JARA: ‘Just Another Red-List Assessment’
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identifying species at risk of extinction is necessary to prioritise conservation efforts. The International Union for Conservation of Nature’s (IUCN) Red List of Threatened Species is the global standard for quantifying extinction risk, with many species categorised according to population reduction thresholds. We introduce the Bayesian state-space framework ‘JARA’ (Just Another Red-List Assessment). Designed as decision-support tool, JARA allows both process error and uncertainty to be incorporated into IUCN Red List assessments under criterion A. JARA is implemented via an R package that is designed to be easy to use, rapid and widely applicable, so conservation practitioners can apply it to their own count or relative abundance data. JARA outputs display easy to interpret graphics of the posterior probability of the population trend against the corresponding IUCN Red List categories, as well as additional graphics to describe the timeseries and model diagnostics. We illustrate JARA using three real-world examples: (1) relative abundance indices for two elasmobranchs, Yellowspotted Skate Leucoraja wallacei and Whitespot Smoothhound Mustelus palumbes ; (2) a comparison of standardized abundance indices for Atlantic Blue Marlin Makaira nigricans and (3) absolute abundance data for Cape Gannets Morus capensis . Finally, using a simulation experiment, we demonstrate how JARA provides greater accuracy than two approaches commonly used to assigning a Red List Status under criterion A. Tools like JARA can help further standardise Red List evaluations, increasing objectivity and lowering the risk of misclassification, with substantial benefits for global conservation efforts.
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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 | 0,017 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,019 |
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 ».