“Conservation value”: a review of the concept and its quantification
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract We examine the concept of “conservation value” ( CV ), its use in conservation biology and environmental management, and its quantification in the literature (1976–2015). We find that the concept has been applied to several different entities (e.g., species, communities, natural habitats, or human‐made ecosystems, such as agroecosystems), has many different meanings, and is measured using a variety of metrics (e.g., species richness, abundance/density, habitat use, or rarity/uniqueness). In most cases, the meanings of CV used must be inferred from a paper's context. Actual and inferred meanings of CV are broadly grouped into eight categories, which are clearly possibly overlapping. Most papers (86%) provide a sufficient explanation of their CV metric(s), but only 25% of all papers actually provide the explicit definitions of CV . We use multivariate analyses firstly to detect the associations between meanings and entities, and find some strong associations. For example, when considering the CV of communities/regions, the meaning used tends to be either (1) a tool to prioritize the conservation efforts or (2) an indicator of endangerment. When considering, however, other entities, such as agroecosystems, the associated meanings are (1) the provision of habitat and food supply to wildlife or (2) the capacity of these entities to complement other kinds of conservation. We use multivariate methods also to examine the associations between metrics and meanings. The well‐known metrics of species richness, diversity, and abundance are associated with (1) the provision of habitat and food supply to wildlife or (2) the capacity of agroecosystems to complement other kinds of conservation. In general, CV applied to natural systems is a far more nebulous concept (both in meanings and in metrics) than when it is applied to anthropic or human‐made ecosystems. We conclude that CV is an evolving concept adapting to new conservation and management scenarios. Given the diversity of meanings and metrics present, it would be useful to recognize CV more formally as an umbrella concept. Using CV as an umbrella concept would also enable researchers to find and compare CV methodologies more easily and thus facilitate the development of new ones.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle