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Enregistrement W2135460686 · doi:10.1098/rstb.2011.0118

Mapping and navigating mammalian conservation: from analysis to action

2011· review· en· W2135460686 sur OpenAlexaff
Kent H. Redford, Justina C. Ray, Luigi Boitani

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2011
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensWildlife Conservation Society Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThreatened speciesStructuringScale (ratio)Environmental resource managementEnvironmental planningSet (abstract data type)MammalLegislationExtinction (optical mineralogy)Work (physics)GeographyEcologyComputer sciencePolitical scienceBiologyEngineeringHabitatCartographyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although mammals are often seen as important objects of human interest and affection, many are threatened with extinction. A range of efforts have been proposed and much work has been done to try to conserve mammals, but there is little overall understanding of what has worked and why. As a result, there is no global-scale, coordinated approach to conserving all mammals. Rather, conservation efforts are usually focused at jurisdictional levels where relevant legislation and policies are in force. To help build the framework for a global-scale approach, in this paper we review the many ways that have been proposed for conserving mammals. First, we examine the overall pattern of threat faced by mammals at the global level. Secondly, we look at the major structuring issues in prioritizing and planning mammal conservation, examining in particular the roles of values and scale and a set of approaches to conservation, each of which varies along a continuum. Finally, we lay out the steps necessary to move from planning to implementing mammalian conservation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations25
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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