Tropical dry forests in Venezuela: assessing status, threats and future prospects
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Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Tropical dry forests may be among the world's most threatened ecosystems, but few studies have objectively quantified their status and threats. This study analysed Venezuelan dry forests at multiple scales, assessing status, present threats and the policy context shaping their future. Historical and current dry forest cover at both national and local scales were contrasted, and a set of quantitative risk assessment criteria applied. While dry forests were vulnerable nationally, in northern-central locations they were endangered. Clearing for cattle ranching and for intensive and subsistence agriculture were the principal factors driving dry forest loss at the national scale, while at a local level, urbanization and fire seemed to be the primary threats. The analysis emphasized the separation of risk assessment from the very different task of establishing conservation priorities; high risk areas may not necessarily be the highest priority for investment, and policy makers may become explicitly aware of the spatial scale at which their policies are implemented, as well as how these policies may affect or be affected by the status of ecosystems beyond their area of influence. The main challenge to future dry forest conservation is a paucity of explicit policies for management and use. However, scientifically-based management can support positive dry forest policies in many ways, including identifying locations and protocols for ecological restoration, maintaining seed banks, quantifying baseline conditions, and monitoring genetic diversity and other indicators.
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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 | 0,000 |
| 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 découle