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Enregistrement W2727913874 · doi:10.1017/s0030605317000552

Do amphibian conservation breeding programmes target species of immediate and future conservation concern?

2017· article· en· W2727913874 sur OpenAlexafffund
Alannah M. Biega, Thomas E. Martin

Notice bibliographique

RevueOryx · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesDivision of Graduate EducationConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorNational Science Foundation
Mots-clésThreatened speciesExtinction (optical mineralogy)Captive breedingConservation-dependent speciesAmphibianConservation biologyWildlife conservationConservation statusConservation geneticsBiologyEcologyGeographyAgroforestryEndangered speciesEnvironmental resource managementEnvironmental planningNear-threatened speciesHabitatEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With amphibians declining globally, conservation breeding and reintroduction programmes are increasingly important management tools. Here we examine whether these conservation initiatives are targeting species at the greatest risk of extinction. We compared conservation needs of species involved in conservation breeding programmes to those of their closest relatives not involved in such programmes, using eight variables related to immediate and future extinction risk. We found that species in breeding programmes were more likely to be threatened and were equally range-restricted and specialized as their closest relatives not being bred for conservation purposes. This suggests that in contrast to patterns reported for zoo holdings more generally, these conservation initiatives target species of conservation priority in the short and medium term.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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