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Enregistrement W2045628097 · doi:10.1111/ddi.12155

Methods and tools for addressing natural disturbance dynamics in conservation planning for wilderness areas

2013· article· en· W2045628097 sur OpenAlexafffund
Shawn Leroux, Bronwyn Rayfield

Notice bibliographique

RevueDiversity and Distributions · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensMcGill UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesMemorial University of NewfoundlandMcGill University
Mots-clésWildernessWilderness areaEnvironmental resource managementDisturbance (geology)EcologyLandscape ecologyGeographyComputer scienceHabitatEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 the N orth A merican 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 the N orth A merican boreal region. Results Two classes of tools are well suited to the task of conservation planning in dynamic landscapes: site‐selection tools (e.g. M arxan and Z onation) and process‐based modelling tools (e.g. CONSERV and LANDIS ‐ 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 as CONSERV and S patially E xplicit L andscape E vent S imulator, 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 the N orth A merican 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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,671

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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