Ten‐year assessment of the 100 priority questions for global biodiversity conservation
Notice bibliographique
Résumé
In 2008, a group of conservation scientists compiled a list of 100 priority questions for the conservation of the world's biodiversity. However, now almost a decade later, no one has yet published a study gauging how much progress has been made in addressing these 100 high-priority questions in the peer-reviewed literature. We took a first step toward reexamining the 100 questions to identify key knowledge gaps that remain. Through a combination of a questionnaire and a literature review, we evaluated each question on the basis of 2 criteria: relevance and effort. We defined highly relevant questions as those that - if answered - would have the greatest impact on global biodiversity conservation and quantified effort based on the number of review publications addressing a particular question, which we used as a proxy for research effort. Using this approach, we identified a set of questions that, despite being perceived as highly relevant, have been the focus of relatively few review publications over the past 10 years. These questions covered a broad range of topics but predominantly tackled 3 major themes: conservation and management of freshwater ecosystems, role of societal structures in shaping interactions between people and the environment, and impacts of conservation interventions. We believe these questions represent important knowledge gaps that have received insufficient attention and may need to be prioritized in future research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».