Informing Canada’s commitment to biodiversity conservation: A science-based framework to help guide protected areas designation through Target 1 and beyond
Notice bibliographique
Résumé
Biodiversity is intrinsically linked to the health of our planet—and its people. Yet, increasingly, human activities are causing the extinction of species, degrading ecosystems, and reducing nature’s resilience to climate change and other threats. As a signatory to the Convention on Biological Diversity, Canada has a legal responsibility to protect 17% of land and freshwater by 2020. Currently, Canada has protected ∼10% of its terrestrial lands, requiring a marked increase in the pace and focus of protection over the next three years. Given the distribution, extent, and geography of Canada’s current protected areas, systematic conservation planning would provide decision-makers with a ranking of the potential for new protected area sites to stem biodiversity loss and preserve functioning ecosystems. Here, we identify five key principles for identifying lands that are likely to make the greatest contribution to reversing biodiversity declines and ensuring biodiversity persistence into the future. We identify current gaps and integrate principles of protecting ( i) species at risk, ( ii) representative ecosystems, ( iii) intact wilderness, ( iv) connectivity, and ( v) climate refugia. This spatially explicit assessment is intended as an ecological foundation that, when integrated with social, economic and governance considerations, would support evidence-based protected area decision-making in Canada.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,017 |
| Communication savante | 0,020 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».