Assessing risks to ecosystems within biodiversity hotspots: a case study from southwestern <scp>A</scp>ustralia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The south west of Western Australia is a global biodiversity hotspot that contains a suite of highly restricted and threatened ecosystems. In common with some other global hotspots, this region has high levels of alpha, beta and gamma diversity characterized by local endemism and spatial turnover of species. The region therefore includes a suite of highly localized species assemblages in complex mosaics across the landscape. Such landscapes pose particular challenges for assessing risks to biodiversity because the status of the most extensive species assemblages within broad scale assessment units tends to mask the status of those that are most restricted. Hence, risk assessments at different thematic scales may sometimes reveal different outcomes and salient threats. We examined these expectations by applying the IUCN Red List criteria for ecosystems at a fine thematic scale to assess risks to shrublands on southern Swan Coastal Plain ironstones, one of the most restricted ecosystems in the region, distinguished by its component suite of endemic flora. The ecosystem was found to be critically endangered due to its declining distribution and restricted current extent in combination with threats, particularly weed invasion. These outcomes suggest two scaling effects when a broader suite of assemblages in the region are considered; the perceived levels of risk may be less extreme; and the main threatening processes that influence risk assessment outcomes rank differently in importance. Both effects are critical to future management to promote persistence of ecosystems, as the priorities and actions will vary between local and regional scales, as will their conservation outcomes. In this case the major needs are to limit vegetation clearing and water extraction and mitigate the invasion of weeds and impacts of disease. The relative emphasis on these strategies varies between local and regional scales.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».