MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2771263356 · doi:10.1111/conl.12430

Asymmetric cross‐border protection of peripheral transboundary species

2017· article· en· W2771263356 sur OpenAlexaffabout
Daniel H. Thornton, Aaron J. Wirsing, Carlos A. López González, John R. Squires, Scott Fisher, Karl W. Larsen, Alan Peatt, Matthew A. Scrafford, Ron Moen, Arthur Scully, Travis W. King, Dennis L. Murray

Notice bibliographique

RevueConservation Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensTrent UniversityUniversity of AlbertaARC Resources (Canada)Thompson Rivers University
Organismes subventionnairesOffice of International Science and EngineeringCentro Nacional de Investigaciones CardiovascularesNational Science Foundation
Mots-clésClimate changeGeographyRange (aeronautics)Environmental resource managementEcologyBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract International political boundaries challenge species conservation because they can hinder coordinated management. Peripheral transboundary species, those with a large portion of their range in one country and a small, peripheral portion in an adjacent country, may be particularly vulnerable to mismatches in management because peripheral populations are likely in greater conservation need than core populations. However, no systematic assessment of peripheral transboundary species or their status across borders has been attempted. We show that numerous species in three vertebrate taxa qualify as peripheral transboundary species in North America, and that these species are often protected differently across US–Canadian and US–Mexican borders. Asymmetries in cross‐border protection may threaten populations through disruption of connectivity between periphery and core regions and are especially relevant given expected impacts of climate change and the US–Mexico border wall. Our results highlight the need for greater international collaboration in management and planning decisions for transboundary species.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations47
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueConservation LettersMême sujetSpecies Distribution and Climate ChangeTravaux en français237 207