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Enregistrement W2808712479 · doi:10.1002/fee.1824

Considering people in systematic conservation planning: insights from land system science

2018· review· en· W2808712479 sur OpenAlexaff
Takuya Iwamura‏, Yann le Polain de Waroux, Michael B. Mascia

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and the Environment · 2018
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesGreat Barrier Reef Marine Park Authority
Mots-clésEnvironmental resource managementEnvironmental planningContext (archaeology)LivelihoodLand-use planningBusinessEcosystem servicesLand useGeographyAgricultureEcosystemEcologyEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Species and ecosystems worldwide continue to decline and disappear in spite of decades of investment in conservation efforts. Systematic conservation planning ( SCP ) is a field of study designed to improve conservation programs by identifying land configurations that, if protected, would most efficiently sustain biodiversity. Despite contributing to species persistence in landscapes, SCP has been criticized for replacing site‐based conservation plans that often consider social context. In contrast, land system science ( LSS ), an emerging field that explores the process of land‐use and land‐cover change, integrates social systems and processes into conservation analyses. We suggest that by incorporating insights from LSS on social processes (eg livelihood adaptation or agricultural intensification), SCP can enhance the legitimacy of conservation plans, thereby reducing the gap between conservation planning and implementation. This represents a necessary first step for SCP to reinvent itself as a decision‐support tool that helps to reconcile the long‐standing divide between landscape‐level species conservation and social needs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,190 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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