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Enregistrement W2933098123 · doi:10.1111/conl.12646

Restoration priorities to achieve the global protected area target

2019· article· en· W2933098123 sur OpenAlexaff
Bonnie Mappin, Aliénor L. M. Chauvenet, Vanessa M. Adams, Moreno Di Marco, Hawthorne L. Beyer, Oscar Venter, Benjamin S. Halpern, Hugh P. Possingham, James Watson

Notice bibliographique

RevueConservation Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeUniversity of Queensland
Mots-clésProtected areaEnvironmental resource managementAgricultureRestoration ecologyLand degradationEnvironmental scienceGeographyAgroforestryEnvironmental protectionEnvironmental planningNatural resource economicsEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With much of Earth's surface already heavily impacted by humans, there is a need to understand where restoration is required to achieve global conservation goals. Here, we show that at least 1.9 million km 2 of land, spanning 190 (27%) terrestrial ecoregions and 114 countries, needs restoration to achieve the current 17% global protected area target (Aichi Target 11). Restoration targeted on lightly modified land could recover up to two‐thirds of the shortfall, which would have an opportunity cost impact on agriculture of at least $205 million per annum (average of $159/km 2 ). However, 64 (9%) ecoregions, located predominately in Southeast Asia, will require the challenging task of restoring areas that are already heavily modified. These results highlight the need for global conservation strategies to recognize the current level of anthropogenic degradation across many ecoregions and balance bigger protected area targets with more specific restoration goals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations82
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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