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Enregistrement W2524534322 · doi:10.1111/conl.12302

Smart Protected Area Placement Decelerates Biodiversity Loss: A Representation‐extinction Feedback Leads Rare Species to Extinction

2016· article· en· W2524534322 sur OpenAlexaff
Munemitsu Akasaka, Taku Kadoya, Fumiko Ishihama, Taku Fujita, Richard A. Fuller

Notice bibliographique

RevueConservation Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceAustralian Research Council
Mots-clésExtinction (optical mineralogy)Threatened speciesBiodiversityExtinction debtEcologyExtinction eventRepresentation (politics)Feedback loopEnvironmental scienceGeographyEnvironmental resource managementBiologyComputer scienceHabitat destructionHabitatBiological dispersalPolitical scienceComputer securityPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Protected areas (PAs) spearhead global conservation efforts, but it has been repeatedly demonstrated that narrowly distributed species are more likely to be unrepresented in PAs. This means that where local extinctions are more likely outside PAs, a positive feedback loop could render PAs largely ineffective in decelerating extinctions, even where PAs effectively abate threats. Here we empirically test the elements of this feedback loop using distribution data for 1,572 threatened plants in Japan. Narrowly distributed species were indeed less likely to overlap PAs than widespread species, and local extinction rates for unprotected populations over 15 years were 1.5 times higher than those inside PAs. A simulation model showed that new PAs will substantially reduce extinction risk for widespread species, but not for narrowly distributed species, unless they are placed very precisely in the landscape. Our results suggest that a representation‐extinction feedback will limit the effectiveness of PAs in preventing extinctions unless PA placement is carefully targeted.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,177 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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