Quantifying the relative irreplaceability of important bird and biodiversity areas
Notice bibliographique
Résumé
World governments have committed to increase the global protected areas coverage by 2020, but the effectiveness of this commitment for protecting biodiversity depends on where new protected areas are located. Threshold- and complementarity-based approaches have been independently used to identify important sites for biodiversity. We brought together these approaches by performing a complementarity-based analysis of irreplaceability in important bird and biodiversity areas (IBAs), which are sites identified using a threshold-based approach. We determined whether irreplaceability values are higher inside than outside IBAs and whether any observed difference depends on known characteristics of the IBAs. We focused on 3 regions with comprehensive IBA inventories and bird distribution atlases: Australia, southern Africa, and Europe. Irreplaceability values were significantly higher inside than outside IBAs, although differences were much smaller in Europe than elsewhere. Higher irreplaceability values in IBAs were associated with the presence and number of restricted-range species; number of criteria under which the site was identified; and mean geographic range size of the species for which the site was identified (trigger species). In addition, IBAs were characterized by higher irreplaceability values when using proportional species representation targets, rather than fixed targets. There were broadly comparable results when measuring irreplaceability for trigger species and when considering all bird species, which indicates a good surrogacy effect of the former. Recently, the International Union for Conservation of Nature has convened a consultation to consolidate global standards for the identification of key biodiversity areas (KBAs), building from existing approaches such as IBAs. Our results informed this consultation, and in particular a proposed irreplaceability criterion that will allow the new KBA standard to draw on the strengths of both threshold- and complementarity-based approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».