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Enregistrement W2527784413 · doi:10.1017/cbo9781139177788.020

Policy drivers for peatland conservation

2016· book-chapter· en· W2527784413 sur OpenAlexaff
R. E. Stoneman, C. G. Bain, David A. Locky, Nick Mawdsley, Michael McLaughlan, Shashi Kumaran-Prentice, Mark S. Reed, V. Swales

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensMinistry of EnvironmentMacEwan University
Organismes subventionnairesDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK GovernmentGovernment of the United Kingdom
Mots-clésPeatEcosystem servicesSustainabilityNatural resourceBogBusinessGeographyEnvironmental planningEnvironmental protectionEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEcosystemPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Peatlands have long been recognised as a high priority for protection under international and national wildlife laws and agreements. Over the last half century this protection has essentially been reactionary in the face of more widespread land management policy and market forces, which have encouraged damage to peatlands. This damage has been mainly to support the delivery of provisioning services, such as food, timber and pulp, or the widespread extraction of peat and oil. Across the world, peatlands of different types face a variety of pressures from land use and land-use change as well as pollution (e.g. atmospheric pollution on British blanket bogs), making them more susceptible to impacts of climate change. Within the general framework of international agreements on peatland conservation, each country has developed its own approach to tackling the threats with varying degrees of success. While established wildlife conservation policy has helped limit the extent of damage to peatlands in some countries, there is a need and opportunity for a stronger and more urgent public policy response to address the significant ongoing losses of peatland biodiversity and ecosystem services. The recognition of the multiple benefits that peatlands provide has presented new avenues to support sustainably managed peatlands, in addition to reducing peatland loss through active restoration (e.g. Bain et al. 2011; Joosten, Tapio-Biström and Tol 2012). This chapter presents an overview of the principal international and national policy drivers, with examples from selected countries across the world to highlight how new resources could be directed at wise use and conservation of peatlands. Global overview of policy drivers for peatland conservation While peatlands have been regarded as wastelands, and areas to be ‘improved’ for agriculture and forestry since the late eighteenth century (Chapter 2), they are now recognised for their wildlife and increasingly for their ecosystem services. Peatlands, therefore, feature in some of the world's highest-level environmental policies. One of the earliest global agreements to recognise the importance of peatlands for protection was the Ramsar Convention (1971) that promoted the establishment and management of a network of protected wetlands. In 1996, it was reported that though peatlands represented 50% of the world's freshwater and terrestrial wetlands, less than 10% of the designated Ramsar sites had peatland as their dominant habitat (Chapter 15). Given continuing peatland loss and degradation, Contracting Parties set out guidelines to improve peatland protection (Ramsar 2003).

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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