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Enregistrement W2118658535 · doi:10.1111/j.1523-1739.2006.00555.x

Incorporating Evolutionary Measures into Conservation Prioritization

2006· article· en· W2118658535 sur OpenAlexafffund
David W. Redding, Arne Ø. Mooers

Notice bibliographique

RevueConservation Biology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSimon Fraser University
Mots-clésThreatened speciesExtinction (optical mineralogy)PrioritizationPhylogenetic treeGenetic diversityBiodiversityRanking (information retrieval)BiologyEcologyEvolutionary biologyGeographyComputer scienceMachine learningPopulationBusinessGeneticsDemographyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conservation prioritization is dominated by the threat status of candidate species. However, species differ markedly in the shared genetic information they embody, and this information is not taken into account if species are prioritized by threat status alone. We developed a system of prioritization that incorporates both threat status and genetic information and applied it to 9546 species of birds worldwide. We devised a simple measure of a species' genetic value that takes into account the shape of the entire taxonomic tree of birds. This measure approximates the evolutionary history that each species embodies and sums to the phylogenetic diversity of the entire taxonomic tree. We then combined this genetic value with each species' probability of extinction to create a species-specific measure of expected loss of genetic information. The application of our methods to the world's avifauna showed that ranking species by expected loss of genetic information may help preserve bird evolutionary history by upgrading those threatened species with fewer close relatives. We recommend developing a mechanism to incorporate a species' genetic value into the prioritization framework.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations428
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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