Methods and tools for addressing natural disturbance dynamics in conservation planning for wilderness areas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim New conservation approaches that account for broad‐scale ecological processes must underpin decisions about conservation planning in the world's remaining wilderness areas. Our goal is to make the relevant tools and methods that have been developed by conservation scientists accessible to conservation practitioners working towards wilderness preservation. Location Wilderness areas, in particular theNorthAmerican boreal region. Methods We describe prominent spatial tools from natural resource management, landscape ecology and conservation biology for incorporating natural disturbance dynamics into systematic conservation planning. Then, we identify emerging methods that combine and customize these types of tools to account for interacting ecological processes in wilderness conservation plans with a specific focus on conserving natural disturbances in theNorthAmerican boreal region. Results Two classes of tools are well suited to the task of conservation planning in dynamic landscapes: site‐selection tools (e.g.Marxan andZonation) and process‐based modelling tools (e.g.CONSERVandLANDIS‐II). Four methods for explicitly including natural disturbance dynamics into conservation plans emerge from the combination of these tools: spatial catalysts combined with site‐selection tools, probability theory combined with site‐selection tools, spatial simulation models and spatial simulation models combined with site‐selection tools. Main conclusions Globally, there are few wilderness areas remaining; therefore, there is increasing impetus to effectively protect the world's remaining intact areas. Careful combinations of probabilistic models, such as Markov chain models, or spatial simulation tools, such asCONSERVandSpatiallyExplicitLandscapeEventSimulator, with site‐selection tools, such as Benchmark Builder and Marxan, are promising approaches for accounting for natural disturbance dynamics when land use planning in wilderness areas such as theNorthAmerican boreal region. The protection of natural disturbance dynamics will play an increasingly important role in the long‐term persistence of biodiversity in earth's remaining wilderness areas as ongoing anthropogenic disturbances and climate change imperil broad‐scale ecological processes.
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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 | 0,008 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».