Beta Diversity and Nature Reserve System Design in the Yukon, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Design of protected areas has focused on setting targets for representation of biodiversity, but often these targets do not include prescriptions as to how large protected areas should be or where they should be located. Principles of island biogeography theory have been applied with some success, but they have limitations. The so‐called SLOSS (single large or several small reserves) debate hinged on applications of island biogeography theory to protected areas but was resolved only to the point that parties agreed there might be different approaches in different situations. Although proponents on both sides of the SLOSS debate generally agree that replicating protected areas is desirable, it is difficult to determine how to replicate reserves in terms of number and spatial arrangement. More important, many targets for representation often do not address issues of species persistence. Here, we used a geographic information system in a study of disturbance‐sensitive mammals of the Yukon Territory, Canada, to design a protected‐areas network that maintains a historical assemblage of species goals for component ecoregions. We simultaneously determined patterns of diversity as Whittaker's beta and compositional turnover and examined how these two measures can give further insights into reserve location and spatial arrangement. Both regional heterogeneity and compositional turnover between nonadjacent sites were significant predictors of the number of protected areas necessary to represent mammals within each ecoregion. Thus, protected‐area planners can use diversity measures to identify number and spacing of protected areas within ecologically bounded regions.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».