Improving biodiversity monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Effective biodiversity monitoring is critical to evaluate, learn from, and ultimately improve conservation practice. Well conceived, designed and implemented monitoring of biodiversity should: (i) deliver information on trends in key aspects of biodiversity (e.g. population changes); (ii) provide early warning of problems that might otherwise be difficult or expensive to reverse; (iii) generate quantifiable evidence of conservation successes (e.g. species recovery following management) and conservation failures; (iv) highlight ways to make management more effective; and (v) provide information on return on conservation investment. The importance of effective biodiversity monitoring is widely recognized (e.g. Australian Biodiversity Strategy). Yet, while everyone thinks biodiversity monitoring is a good idea, this has not translated into a culture of sound biodiversity monitoring, or widespread use of monitoring data. We identify four barriers to more effective biodiversity monitoring in Australia. These are: (i) many conservation programmes have poorly articulated or vague objectives against which it is difficult to measure progress contributing to design and implementation problems; (ii) the case for long‐term and sustained biodiversity monitoring is often poorly developed and/or articulated; (iii) there is often a lack of appropriate institutional support, co‐ordination, and targeted funding for biodiversity monitoring; and (iv) there is often a lack of appropriate standards to guide monitoring activities and make data available from these programmes. To deal with these issues, we suggest that policy makers, resource managers and scientists better and more explicitly articulate the objectives of biodiversity monitoring and better demonstrate the case for greater investments in biodiversitymonitoring. There is an urgent need for improved institutional support for biodiversity monitoring in Australia, for improved monitoring standards, and for improved archiving of, and access to, monitoring data. We suggest that more strategic financial, institutional and intellectual investments in monitoring will lead to more efficient use of the resources available for biodiversity conservation and ultimately better conservation outcomes.
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 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 | 0,031 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,008 |
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 ».