Wildlife Research in a changing world
Notice bibliographique
Résumé
Wildlife populations on both land and in the sea are under increasing pressure from both direct and indirect anthropogenic impacts. Threats to wildlife, such as over-exploitation, habitat loss, invasive species, infectious disease and climate change persist; yet in some situations, wildlife populations are the subject of management to reduce their unwanted impacts on economic, agricultural and conservation interests. The contrasting requirements of declining and overabundant populations, sometimes existing as part of the same ecosystem, mean that wildlife management needs to be viewed increasingly as part of an integrated social–ecological system. Moreover, solutions to wildlife-management problems may require new combinations of ecological knowledge, technological innovation and an understanding of the social and economic factors involved. The disciplinary scope of Wildlife Research will be broadening to reflect these changes. Wildlife Research has tended to focus on terrestrial systems in the past, but research approaches and findings are increasingly relevant across different environments, and consequently, we will also be expanding our coverage of freshwater and marine systems. We are planning to publish at least one Special Issue each year, to highlight new areas of research and the increasing internationalisation of wildlife management, and we welcome suggestions for these. We are also pleased to be able to offer fast-track publication of papers that contain results of high topical significance or policy relevance. We hope that the increased topical, disciplinary and geographical coverage of Wildlife Research will enhance its position as one of the leading international journals in applied ecology and environmental management.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».