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Enregistrement W2528326240 · doi:10.5558/tfc2016-059

A review of applications of the six-step method of systematic conservation planning

2016· review· en· W2528326240 sur OpenAlexaffvenue
Yolanda F. Wiersma, Darren Sleep

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesTechnische Universität MünchenNational Council for Air and Stream Improvement
Mots-clésBest practiceComputer scienceProcess (computing)Systematic reviewKey (lock)Management scienceRisk analysis (engineering)Environmental resource managementBusinessEngineeringEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systematic Conservation Planning (SCP) is an approach to protected areas planning that follows a step-by-step process. Recent reviews have examined the use of key “biogeographic-concepts”, but an assessment of their use or effectiveness has not been done. We conducted a review of the literature on SCP to assess how the 6-step approach considers these concepts. Most of the 127 papers we reviewed varied in their application of SCP steps. Our findings suggest that protected areas plans are not effectively achieving conservation goals. Only six papers considered data uncertainty. Twenty papers used so-called “data free” conservation targets without clear rationales, and which have been shown to under-represent natural features. The median size of planning units applied (2500 ha) is too small to meet minimum area requirements for many species. We show how an examination of the variation in the ways that SCP is applied helps to identify best practices for achieving conservation effectiveness and efficiency. However, very few SCP efforts have been implemented, making it difficult to assess their effectiveness or efficiency in practice. Detailed examination of how SCP is implemented (perhaps focused on a specific region) can lead to a better understanding of how best to achieve large-scale conservation goals.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations21
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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