Application of land-use simulation to protected area selection for efficient avoidance of biodiversity loss in Canada’s western boreal region
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Notice bibliographique
Résumé
Avoided ecological loss is an appropriate measure of conservation effectiveness, but challenging to measure because it requires consideration of counterfactual conditions. Land-use simulation is a well suited but underutilized tool in this regard. As a case study for the application of land-use simulation to assess the impact of protected areas, we present a scenario analysis exploring conservation options in Canada’s western boreal forest. The cumulative effect of multiple natural resource sectors, including oil and gas, forestry, and agriculture, have substantially altered the region’s ecosystems in recent decades and elevated risk to wildlife. The evolving state of the region is such that managing risks to biodiversity requires consideration of not only today’s but also tomorrow’s conditions. We simulated the long-term (50-year) outcomes of land use and protection to caribou, fisher, fish, and resource production in each of 104 watersheds in the 693,345 km2 study area. Simulated land use caused increased risk to wildlife in response to northwards expansion of resource extraction and expansion of agricultural lands. For each watershed, indicator performance with and without protection were compared to calculate the benefit (avoided ecological loss) and cost (lost opportunity for resource production) of protection. The capacity for protected areas to avoid disturbance varied substantially across watersheds, as did the potential loss of economic opportunity. Focusing protection on cost-effective watersheds made protected area expansion a more efficient strategy for reducing wildlife risk than reducing the overall rate of natural resource production. Heterogeneity in the cost-effectiveness of protection presents an opportunity to balance ecological integrity and economic growth.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle