An experimental approach to addressing ecological questions related to the conservation of plant biodiversity in China
Notice bibliographique
Résumé
We briefly introduce and describe seven questions related to community structure and biodiversity conservation that can be addressed using field experiments, and provide the context for using the vast geographic diversity, biodiversity, and network of Nature Reserves in China to perform these experiments. China is the world's third largest country, has a diverse topography, covers five climatic zones from cold-temperate to tropical, has 18 vegetation biomes ranging from Arctic/alpine tundra and desert to Tropical rain forest, and supports the richest biodiversity in the temperate northern hemisphere (>10% of the world total). But this tremendous natural resource is under relentless assault that threatens to destroy biodiversity and negatively impact the services ecosystems provide. In an attempt to prevent the loss of biodiversity, China has established 2729 nature reserves which cover 14.84% of the nation's area. Unfortunately underfunding, mismanagement, illegal activities, invasive species and global climate change threaten the effectiveness of these protected areas. Attention has focused on protecting species and their habitats before degradation and loss of either species or habitats occur. Here we argue that we must move beyond the simple protection of ecosystems, beyond their description, and by using experiments, try to understand how ecosystems work. This new understanding will allow us to design conservation programs, perform restoration of damaged or degraded areas, and address resource management concerns (e.g., agriculture, logging, mining, hunting) more effectively than with the current approach of ad hoc reactions to ecological and environmental problems. We argue that improving our understanding of nature can best be done using well designed, replicated, and typically manipulative field experiments.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».