Planning for Implementation: Landscape‐Level Restoration Planning in an Agricultural Setting
Notice bibliographique
Résumé
The conservation of biodiversity in highly fragmented landscapes often requires large‐scale habitat restoration in addition to traditional biological conservation techniques. The selection of priority restoration sites to support long‐term persistence of biodiversity within landscape‐scale projects however remains a challenge for many restoration practitioners. Techniques developed under the paradigm of systematic conservation planning may provide a template for resolving these challenges. Systematic conservation planning requires the identification of conservation objectives, the establishment of quantitative targets for each objective, and the identification of areas which, if conserved, would contribute to meeting those targets. A metric developed by systematic conservation planners termed “irreplaceability” allows for analysis and prioritization of such conservation options, and allows for the display of analysis results in a way that can engage private landowners and other decision makers. The process of systematic conservation planning was modified to address landscape‐level restoration prioritization in southern Ontario. A series of recent and locally relevant landscape ecology studies allowed the identification of restoration objectives and quantitative targets, and a simple algorithm was developed to identify and prioritize potential restoration projects. The application of an irreplaceability analysis to landscape‐level restoration planning allowed the identification of varying needs throughout the planning region, resulting from underlying differences in topography and settlement patterns, and allowed the effective prioritization of potential restoration projects. Engagement with rural landowners and agricultural commodity groups, as well as the irreplaceability maps developed, ultimately resulted in a substantial increase in the number and total area of habitat restoration projects in the planning region.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».