Conservation opportunities across the world's anthromes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Biologists increasingly recognize the roles of humans in ecosystems. Subsequently, many have argued that biodiversity conservation must be extended to environments that humans have shaped directly. Yet popular biogeographical frameworks such as biomes do not incorporate human land use, limiting their relevance to future conservation planning. ‘Anthromes’ map global ecological patterns created by sustained direct human interactions with ecosystems. In this paper, we set to understand how current conservation efforts are distributed across anthromes. Location Global. Methods We analysed the global distribution of IUCN protected areas and biodiversity hotspots by anthrome. We related this information to density of native plant species and density of previous ecological studies. Potential conservation opportunities in anthromes were then identified through global analysis and two case studies. Results Protected areas and biodiversity hotspots are not distributed equally across anthromes. Less populated anthromes contain a greater proportion of protected areas. The fewest hotspots are found within densely settled anthromes and wildlands, which occur at the two extremes of human population density. Opportunities for representative protection, prioritization, study and inclusion of native species were not congruent. Main conclusions Researchers and practitioners can use the anthromes framework to analyse the distribution of conservation practices at the global and regional scale. Like biomes, anthromes could also be used to set future conservation priorities. Conservation goals in areas directly shaped by humans need not be less ambitious than those in ‘natural areas’.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle