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Enregistrement W2196349084 · doi:10.1111/cobi.12667

Connecting science, policy, and implementation for landscape‐scale habitat connectivity

2015· review· en· W2196349084 sur OpenAlexaff
Jedediah F. Brodie, Midori Paxton, Kangayatkarasu Nagulendran, Gopalasamy Reuben Clements, Glen Reynolds, Anuj Jain, Jason Hon

Notice bibliographique

RevueConservation Biology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatGeographyWildlife corridorMetacommunityEcosystem servicesEnvironmental resource managementScale (ratio)BiodiversityBusinessEnvironmental planningEcologyEcosystemBiological dispersalEnvironmental scienceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the links between the science and policy of habitat corridors to better understand how corridors can be implemented effectively. As a case study, we focused on a suite of landscape-scale connectivity plans in tropical and subtropical Asia (Malaysia, Singapore, and Bhutan). The process of corridor designation may be more efficient if the scientific determination of optimal corridor locations and arrangement is synchronized in time with political buy-in and establishment of policies to create corridors. Land tenure and the intactness of existing habitat in the region are also important to consider because optimal connectivity strategies may be very different if there are few, versus many, political jurisdictions (including commercial and traditional land tenures) and intact versus degraded habitat between patches. Novel financing mechanisms for corridors include bed taxes, payments for ecosystem services, and strategic forest certifications. Gaps in knowledge of effective corridor design include an understanding of how corridors, particularly those managed by local communities, can be protected from degradation and unsustainable hunting. There is a critical need for quantitative, data-driven models that can be used to prioritize potential corridors or multicorridor networks based on their relative contributions to long-term metacommunity persistence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,338 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations63
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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