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Enregistrement W2969825281 · doi:10.1111/csp2.110

Making space: Putting landscape‐level mitigation into practice in Mongolia

2019· article· en· W2969825281 sur OpenAlexaff
Michael Heiner, Galbadrakh Davaa, Nyamsuren Batsaikhan, Yunden Bayarjargal, James R. Oakleaf, Battsengel Tsogtsaikhan, Jeffrey S. Evans, Joseph M. Kiesecker

Notice bibliographique

RevueConservation Science and Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Conservation and Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEuropean Bank for Reconstruction and Development
Mots-clésEnvironmental resource managementEnvironmental planningGovernment (linguistics)BusinessContext (archaeology)Natural resourceBiodiversityHierarchyGeographyPolitical scienceEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Growing resource demands are driving rapid development to new frontiers in developing countries with important biological diversity. The mitigation hierarchy is a critical tool to manage the impacts of development projects on biodiversity, embedded into numerous government, lender, and corporate policies. However, implementation faces obstacles, in particular deciding when impacts should be avoided. Offset design, the last step, faces difficult questions about location of offsets relative to impacts and how to address uncertainty and conflicts with future development. Planning for conservation and development are typically separate processes, and environmental impact assessments are typically conducted on a project‐by‐project basis that does not consider the landscape context and cumulative impacts of multiple projects. Here we present a mitigation framework for Mongolia with an example from the Mongolian Gobi Desert, a landscape with globally significant biodiversity facing rapid development. This landscape‐level planning approach has been replicated across Mongolia to produce a national level mitigation framework to guide both the government policy commitment to protect 30% of all natural lands and application of the mitigation hierarchy. This has led to protection of 177,000 km 2 in new national and local protected areas, and development of an offset design mechanism based on the conservation plans.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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