Measuring Protected‐Area Isolation and Correlations of Isolation with Land‐Use Intensity and Protection Status
Notice bibliographique
Résumé
Protected areas cover over 12% of the terrestrial surface of Earth, and yet many fail to protect species and ecological processes as originally envisioned. Results of recent studies suggest that a critical reason for this failure is an increasing contrast between the protected lands and the surrounding matrix of often highly altered land cover. We measured the isolation of 114 protected areas distributed worldwide by comparing vegetation-cover heterogeneity inside protected areas with heterogeneity outside the protected areas. We quantified heterogeneity as the contagion of greenness on the basis of NDVI (normalized difference vegetation index) values, for which a higher value of contagion indicates less heterogeneous land cover. We then measured isolation as the difference between mean contagion inside the protected area and mean contagion in 3 buffer areas of increasing distance from the protected-area border. The isolation of protected areas was significantly positive in 110 of the 114 areas, indicating that vegetation cover was consistently more heterogeneous 10-20 km outside protected areas than inside their borders. Unlike previous researchers, we found that protected areas in which low levels of human activity are allowed were more isolated than areas in which high levels are allowed. Our method is a novel way to assess the isolation of protected areas in different environmental contexts and regions.
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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) | 0,000 | 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 ».