Data from: Spending limited resources on de-extinction could lead to net biodiversity loss
Notice bibliographique
Résumé
There is contentious debate surrounding the merits of de-extinction as a biodiversity conservation tool. Here, we use extant analogues to predict conservation actions for potential de-extinction candidate species from New Zealand and the Australian state of New South Wales, and use a prioritization protocol to predict the impacts of reintroducing and maintaining populations of these species on conservation of extant threatened species. Even using the optimistic assumptions that resurrection of species is externally sponsored, and that actions for resurrected species can share costs with extant analogue species, public funding for conservation of resurrected species would lead to fewer extant species that could be conserved, suggesting net biodiversity loss. If full costs of establishment and maintenance for resurrected species populations were publicly funded, there could be substantial sacrifices in extant species conservation. If conservation of resurrected species populations could be fully externally sponsored, there could be benefits to extant threatened species. However, such benefits would be outweighed by opportunity costs, assuming such discretionary money could directly fund conservation of extant species. Potential sacrifices in conservation of extant species should be a crucial consideration in deciding whether to invest in de-extinction or focus our efforts on extant species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».