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Enregistrement W2461502964 · doi:10.1111/1365-2435.12720

Prioritizing revived species: what are the conservation management implications of de‐extinction?

2016· article· en· W2461502964 sur OpenAlexaff
Gwenllian D. Iacona, Richard F. Maloney, Iadine Chadès, Joseph Bennett, Philip J. Seddon, Hugh P. Possingham

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Philosophy and Ethics
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesCommonwealth Scientific and Industrial Research Organisation
Mots-clésExtinction (optical mineralogy)BiologyExtant taxonBiodiversityPrioritizationConservation biologyExtinct speciesBiodiversity conservationAgency (philosophy)Extinction debtEnvironmental resource managementAction (physics)Endangered speciesEcologyEnvironmental planningHabitat destructionEvolutionary biologyHabitatEconomicsGeographyManagement scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary De‐extinction technology that brings back extinct species, or variants on extinct species, is becoming a reality with significant implications for biodiversity conservation. If extinction could be reversed there are potential conservation benefits and costs that need to be carefully considered before such action is taken. Here, we use a conservation prioritization framework to identify and discuss some factors that would be important if de‐extinction of species for release into the wild were a viable option within an overall conservation strategy. We particularly focus on how de‐extinction could influence the choices that a management agency would make with regard to the risks and costs of actions, and how these choices influence other extant species that are managed in the same system. We suggest that a decision science approach will allow for choices that are critical to the implementation of a drastic conservation action, such as de‐extinction, to be considered in a deliberate manner while identifying possible perverse consequences. A lay summary is available for this article.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,018
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations34
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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