Predicting the Effect of Land‐Use Policies on Wildlife Habitat Abundance
Notice bibliographique
Résumé
Land‐use change is arguably the most pervasive socioeconomic force driving the change and degradation of ecological systems and wildlife habitat. This paper integrates an econometric model of land use with a species‐habitat association matrix to assess the effects of land use policies on land use changes and the resulting impacts on habitat abundance for 763 terrestrial vertebrates in four western states of the United States (California, Oregon, Washington, and Idaho). Results suggest that if the goal is to protect biodiversity through habitat conservation, directly acquiring land and setting it aside for habitat preservation (e.g., by purchasing development rights) is more effective than policies that attempt to change the relative returns from different land uses. On peut dire que le changement d'affectation des terres constitue la force socioéconomique la plus répandue entraînant la modification et la dégradation des écosystèmes et des habitats fauniques. Dans le présent article, nous avons intégré un modèle économétrique d'affectation des terres et une matrice espèces‐habitats pour évaluer l'impact des politiques d'affectation des terres sur les changements d'affectation des terres et leurs répercussions sur l'abondance des habitats pour 763 vertébrés terrestres dans quatre États de l'Ouest des États‐Unis (Californie, Oregon, Washington et Idaho). Si l'objectif visé est la protection de la biodiversité par la conservation des habitats, les résultats semblent indiquer que l'acquisition directe de terres en vue de les réserver pour la préservation des habitats (en faisant l'acquisition de droits d'aménagement par exemple) est plus efficace que les politiques qui tentent de modifier les rendements relatifs tirés des diverses affectations des terres.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».