A systematic approach for selecting focal species for conservation in the forests of Nova Scotia and Maine
Notice bibliographique
Résumé
Focal species are a critical component of conservation planning, along with representation of ecosystems, special elements and ecologically sustainable management. They warrant conservation attention because they are functionally important, wide-ranging or space-demanding, habitat-quality indicators, ‘flagship’, and/or vulnerable or special populations. A delphi survey matrix-based approach, involving regional experts in the selection of potential focal species, was applied in Nova Scotia, Canada and Maine, USA. Matrices with native species on one axis and selection characteristics on the other axis were used to summarize expert knowledge and judgment. Characteristics were related to biological traits and habitat requirements that make some species more vulnerable than others in human-modified landscapes. In Nova Scotia and Maine, 19 and 11 experts, respectively, completed the matrices, which were subsequently numerically assessed. Species with the highest scores were identified as potential focal species, including wolf, cougar, lynx, river otter, eastern pipistrelle, wood turtle, four-toed salamander, golden eagle and Atlantic salmon. Concerns remain around the lack of representation of some classes of species, subjectivity in selecting and weighting characteristics, and the relative nature of assessing species against the characteristics. Accordingly, potential focal species should be subject to verification through more rigorous and quantitative analysis and monitoring. Nonetheless, if applied with care, the matrix-based approach can provide a relatively systematic and effective way of engaging regional experts in focal species selection.
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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 | 0,013 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».