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Enregistrement W2162392249 · doi:10.1371/journal.pone.0035730

Protecting Endangered Species: Do the Main Legislative Tools Work?

2012· article· en· W2162392249 sur OpenAlexafffund
Katherine E. Gibbs, David J. Currie

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEndangered speciesCritical habitatHabitatBiologyLegislatureBiodiversityCritically endangeredEnvironmental resource managementEcologyGeographyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is critical to assess the effectiveness of the tools used to protect endangered species. The main tools enabled under the U.S. Endangered Species Act (ESA) to promote species recovery are funding, recovery plan development and critical habitat designation. Earlier studies sometimes found that statistically significant effects of these tools could be detected, but they have not answered the question of whether the effects were large enough to be biologically meaningful. Here, we ask: how much does the recovery status of ESA-listed species improve with the application of these tools? We used species' staus reports to Congress from 1988 to 2006 to quantify two measures of recovery for 1179 species. We related these to the amount of federal funding, years with a recovery plan, years with critical habitat designation, the amount of peer-reviewed scientific information, and time listed. We found that change in recovery status of listed species was, at best, only very weakly related to any of these tools. Recovery was positively related to the number of years listed, years with a recovery plan, and funding, however, these tools combined explain <13% of the variation in recovery status among species. Earlier studies that reported significant effects of these tools did not focus on effect sizes; however, they are in fact similarly small. One must conclude either that these tools are not very effective in promoting species' recovery, or (as we suspect) that species recovery data are so poor that it is impossible to tell whether the tools are effective or not. It is critically important to assess the effectiveness of tools used to promote species recovery; it is therefore also critically important to obtain population status data that are adequate to that task.

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)0,077
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,146
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0770,146
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0070,010
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0080,022
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 GPT0,242
Écart entre enseignants0,110 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations49
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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