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Enregistrement W2584757473 · doi:10.1111/conl.12347

Aeroconservation for the Fragmented Skies

2017· article· en· W2584757473 sur OpenAlexaff
Christina M. Davy, Adam T. Ford, Kevin C. Fraser

Notice bibliographique

RevueConservation Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatBiodiversityHabitat fragmentationEcologyEcosystemGeographyEnvironmental resource managementFragmentation (computing)Environmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract From birds to bacteria, airborne organisms face substantial anthropogenic impacts. The airspace provides essential habitat for thousands of species, some of which spend most of their lives airborne. Despite recent calls to protect the airspace, it continues to be treated as secondary to terrestrial and aquatic habitats in policy and research. Aeroconservation integrates recent advances in aeroecology and habitat connectivity, and recognizes aerial habitats and threats as analogous to their terrestrial and aquatic counterparts. Aerial habitats are poorly represented in the ecological literature and are largely absent from environmental policy, hindering protection of aerial biodiversity. Here, we provide a framework for defining aerial habitats to advance the study of aeroconservation and the protection of the airspace in environmental policy. We illustrate how current habitat definitions explicitly disadvantage aerial species relative to non‐aerial species, and review key areas of conflict between aeroconservation and human use of the airspace. Finally, we identify opportunities for research to fill critical knowledge gaps for aeroconservation. For example, aerial habitat fragmentation may impact biodiversity and ecosystem function similarly to terrestrial habitat fragmentation, and we illustrate how this can be investigated by extending existing methods and paradigms from terrestrial conservation biology up into the airspace.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations67
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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