Notice bibliographique
Résumé
Abstract Because of human action, the Earth has entered an era where profound changes in the global environment are creating novel conditions that will be discernable far into the future. One consequence may be a large reduction of the Earth's biodiversity, potentially representing a sixth mass extinction. With effective stewardship, the global change drivers that threaten the Earth's biota could be alleviated, but this requires clear understanding of the drivers, their interactions, and how they impact ecological communities. This review identifies 10 anthropogenic global change drivers and discusses how six of the drivers (atmospheric CO 2 enrichment, climate change, land transformation, species exploitation, exotic species invasions, eutrophication) impact Earth's biodiversity. Driver impacts on a particular species could be positive or negative. In either case, they initiate secondary responses that cascade along ecological lines of connection and in doing so magnify the initial impact. The unique nature of the threat to the Earth's biodiversity is not simply due to the magnitude of each driver, but due to the speed of change, the novelty of the drivers, and their interactions. Emphasizing one driver, notably climate change, is problematic because the other global change drivers also degrade biodiversity and together threaten the stability of the biosphere. As the main academic journal addressing global change effects on living systems, GCB is well positioned to provide leadership in solving the global change challenge. If humanity cannot meet the challenge, then GCB is positioned to serve as a leading chronicle of the sixth mass extinction to occur on planet Earth.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,007 |
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 ».