Conservation Businesses and Conservation Planning in a Biological Diversity Hotspot
Notice bibliographique
Résumé
The allocation of land to biological diversity conservation competes with other land uses and the needs of society for development, food, and extraction of natural resources. Trade-offs between biological diversity conservation and alternative land uses are unavoidable, given the realities of limited conservation resources and the competing demands of society. We developed a conservation-planning assessment for the South African province of KwaZulu-Natal, which forms the central component of the Maputaland-Pondoland-Albany biological diversity hotspot. Our objective was to enhance biological diversity protection while promoting sustainable development and providing spatial guidance in the resolution of potential policy conflicts over priority areas for conservation at risk of transformation. The conservation-planning assessment combined spatial-distribution models for 646 conservation features, spatial economic-return models for 28 alternative land uses, and spatial maps for 4 threats. Nature-based tourism businesses were competitive with other land uses and could provide revenues of >US$60 million/year to local stakeholders and simultaneously help meeting conservation goals for almost half the conservation features in the planning region. Accounting for opportunity costs substantially decreased conflicts between biological diversity, agricultural use, commercial forestry, and mining. Accounting for economic benefits arising from conservation and reducing potential policy conflicts with alternative plans for development can provide opportunities for successful strategies that combine conservation and sustainable development and facilitate conservation action.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».