Identifying spatial priorities for protecting ecosystem services
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Priorities for protecting ecosystem services must be identified to ensure future human well-being. Approaches to broad-scale spatial prioritization of ecosystem services are becoming increasingly popular and are a vital precursor to identifying locations where further detailed analyses of the management of ecosystem services is required (e.g., examining trade-offs among management actions). Prioritization approaches often examine the spatial congruence between priorities for protecting ecosystem services and priorities for protecting biodiversity; therefore, the spatial prioritization method used is crucial because it will influence the alignment of service protection and conservation goals. While spatial prioritization of ecosystem services and prioritization for conservation share similarities, such as the need to document threats and costs, the former differs substantially from the latter owing to the requirement to measure the following components: supply of services; availability of human-derived alternatives to service provision; capacity to meet beneficiary demand; and site dependency in and scale of service delivery. We review studies that identify broad-scale spatial priorities for managing ecosystem services and demonstrate that researchers have used different approaches and included various measures for identifying priorities, and most studies do not consider all of the components listed above. We describe a conceptual framework for integrating each of these components into spatial prioritization of ecosystem services and illustrate our approach using a worked example for water provision. A fuller characterization of the biophysical and social context for ecosystem services that we call for should improve future prioritization and the identification of locations where ecosystem-service management is especially important or cost effective.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 découle