A Resource Allocation Modelfor Tiger Habitat Protection
Notice bibliographique
Résumé
Conservation of habitats is critical for survival of endangered tigers. This paper develops a resource allocationmodel for tiger habitat protection incorporating information about threats to particular tiger subspecies, thequality of remaining habitat areas, the observed effectiveness of habitat protection by country, and the potentialcosts of protection projects for 74 habitats in Asia. Implementation of the model moves through two stages. Thefirst stage employs user-specified weights to combine numerous subindices into composite indices of speciesthreat, habitat quality, potential project costs and protection effectiveness. The second stage employs additionaluser-specified weights to combine the composite indices into priority scores and potential project budget sharesfor all 74 habitat areas.Exploration of model results suggests that changes in user-specified weights can have very significantconsequences for habitat priority scores. Illustrative scenarios indicate that no single priority ordering can beprescribed in such a diverse setting, and actual priorities will depend on the preferences of decision-makers, asrevealed in the weights assigned to species threats, habitat quality, cost elements, and effective protection. At thesame time, the model can make a useful contribution by identifying priority orderings that are consistent withdifferent sets of preferences. And it can inform policy discussions by allowing for extended exploration ofalternative strategies, along with providing feedback to decision makers about the implicit preferences associatedwith their resource allocation decisions.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,002 |
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 ».