Evaluating Marxan as a terrestrial conservation planning tool
Notice bibliographique
Résumé
A variety of reserve design software programs are available to assist in the selection and spatial configuration of new protected areas. One such application, Marxan, produces spatially cohesive reserve configurations which meet representation targets efficiently. Conservation agencies worldwide are adopting Marxan as a conservation planning tool, however it is not currently used by Parks Canada when conducting feasibility studies for potential national park reserves. This thesis evaluates whether Marxan could be a useful decision-support tool for Parks Canada to use when selecting and designing potential park areas. The assessment is based on four usability criteria and three park selection criteria, developed in consultation with Parks Canada. Concurrent with this thesis, Parks Canada is conducting a feasibility study for a national park reserve in the South Okanagan-Lower Similkameen region of British Columbia, Canada. This region serves as a case study for the thesis. Marxan was used to create 36 unique reserve configuration options for the case study area and to help evaluate the performance of each reserve. Overall, Marxan fully satisfied three criteria, partially satisfied three, and failed to meet one. This study demonstrates that Marxan provides a useful means to design and explore a range of representative and scientifically defensible reserves. However, to use it effectively requires technical and ecological expertise, a comprehensive GIS infrastructure, good data and time. This analysis concludes that Marxan would be a very appropriate tool to assist Parks Canada in selecting and designing potential national park reserves. Marxan would be best used in conjunction with other decision-support tools, expert knowledge and public consultation.
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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 | 0,015 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».