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Enregistrement W2563796827 · doi:10.1080/07929978.2016.1258258

Assisted migration as a climate change adaptation strategy: lessons from restoration and plant reintroductions

2016· article· en· W2563796827 sur OpenAlexaff
Pati Vitt, Pairsa N. Belmaric, Riley Book, Melissa A. Curran

Notice bibliographique

RevueIsrael Journal of Plant Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesU.S. Bureau of Land ManagementNational Science Foundation
Mots-clésBiodiversityAdaptation (eye)Climate changeLoomingRestoration ecologyHabitatEcologyEnvironmental resource managementPlant speciesScale (ratio)GeographyBiologyEnvironmental planningEnvironmental sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is thought to threaten between 25% and 50% of global plant biodiversity. In response to this looming crisis, the calls for the translocation, or assisted migration, of species to ensure the survival of this biodiversity have been increasing. The concept has its detractors, and is not without risk, but few studies have documented the success of the approach or veracity of the risk. Here we review both the ecological restoration literature and the plant reintroduction literature to discover insights into the promises and pitfalls of translocating species as an adaptation strategy in the face of our changing climate. Although habitat restoration and the assisted migration of rare plant species have different objectives and goals, they share the practice of translocating species from their site of origin to a new one. It is primarily the scale at which the movement of those species occurs that distinguishes the two.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,169 · 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.

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

Citations46
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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