Comparative assessment of scoring methods to evaluate the conservation value of pond and small lake biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Fresh waters are among the most endangered ecosystems in the world. Practical tools to measure their biodiversity value are needed for their effective conservation. Besides species richness, other aspects of biodiversity, including the threat level of species also need to be considered. Currently, existing scoring methods for assessing the conservation value of freshwater fauna and flora assemblages are varied, and guidelines to select an appropriate method are lacking. In this paper, it is hypothesized that scores to assess the conservation value of assemblages can vary markedly according to the type of method used. To test this, four types of scoring methods were applied differing in the weight given to Red List categories and in the expression of the score, i.e. either using mean per species or the assemblage as a whole, on sets of dragonfly and macrophyte data collected from varied types of small lakes and ponds in three different countries (France, Switzerland and South Africa). The comparison of the different types of methods showed that the type of method used had a marked impact on the assessment of the conservation value of a water body: the expression per species or per assemblage as the weight given to Red List categories changed the value of a given water body. Overall, results also confirmed that the different types of methods could be applicable in different geographical areas and types of standing water bodies, independently of the original area where the method was developed. Results illustrated that, besides the species richness assessment commonly used, calculating conservation value as a mean per species is useful because it provides additional information. Overall, using methods expressed as a mean per species and coupling the Red List with other criteria gave the best performance. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,015 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».