Biodiversity hotspots: A shortcut for a more complicated concept
Notice bibliographique
Résumé
In an era of human activities, global environmental changes, habitat loss and species extinction, conservation strategies are a crucial step toward minimizing biodiversity loss. For instance, oceans acidification and land use are intensifying in many places with negative and often irreversible consequences for biodiversity. Biodiversity hotspots, despite some criticism, have become a tool for setting conservation priorities and play an important role in decision-making for cost-effective strategies to preserve biodiversity in terrestrial and, to some extent, marine ecosystems. This area-based approach can be applied to any geographical scale and it is considered to be one of the best approaches for maintaining a large proportion of the world’s biological diversity. However, delineating hotspots includes quantitative criteria along with subjective considerations and the risk is to neglect areas, such as coldspots, with other types of conservation value. Nowadays, it is widely acknowledged that biodiversity is much more than just the number of species in a region and a conservation strategy cannot be based merely on the number of taxa present in an ecosystem. Therefore, the idea that strongly emerges is the need to reconsider conservation priorities and to go toward an interdisciplinary approach through the creation of science-policy partnerships.
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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 | 0,014 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,042 |
| Communication savante | 0,011 | 0,047 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».