Opportunities and challenges to implementing bird conservation on private lands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With >70% of the United States held in private ownership, land‐use decisions of landowners will ultimately dictate the future of bird conservation in North America. However, land‐use objectives of landowners vary considerably and present opportunities and challenges for bird conservationists. Innovative strategies incorporating proactive approaches to address educational, financial, social, and economic needs of landowners are required to garner participation in conservation programs and practices to create or enhance bird habitat on privately owned working lands. Farm Bill conservation programs and practices provide unprecedented opportunities to facilitate bird conservation at regional and national scales and frequently serve as the primary vehicle for many non‐governmental organizations to accomplish their bird conservation goals. We identify current challenges and opportunities for bird conservation on private lands and present 4 case studies whereby partnerships with federal agencies, mainly the U.S. Department of Agriculture's Natural Resources Conservation Service, have proven successful in eliciting positive, measurable outcomes to bird conservation efforts on private lands spanning many North American physiographic regions. The future of bird conservation will increasingly rely upon the ability of federal agencies to prioritize and allocate additional resources to deliver bird conservation programs on private lands and a greater awareness by conservationists of the role of economics in the decision‐making process of landowners. © 2013 The Wildlife Society.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».