Less specific recovery strategy targets for threatened and non-charismatic species at risk in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recovery strategies for species at risk have been criticized for a lack of specificity (i.e. measurable and quantifiable criteria) as well as for taxonomic biases, both of which may ultimately affect species’ recovery. However, it is unknown whether the clarity and specificity of written statements within recovery strategies can also influence recovery efforts for certain species at risk. To assess this we examined the variation in semantic uncertainty in the target statements of recovery strategies for Canadian species at risk at the federal and provincial levels. We quantified the lexical density and readability of recovery target statements and examined them for differences according to taxonomic grouping, jurisdiction and degree of endangerment. Recovery statements for the category threatened species had greater semantic uncertainty than those for higher (endangered) and lower (special concern) categories, which is likely to be a function of the fact that threatened species are less abundant than special concern species but are subject to greater errors in population estimates than endangered species. We also found that recovery statements for non-charismatic species (e.g. plants and invertebrates) had greater semantic uncertainty than those for other taxa, which may be related to the resources available for studying and conserving them. Our results suggest a need for greater specificity in recovery targets for threatened and non-charismatic species, and that more focused data collection on these species’ populations is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».