Model systems to elucidate minimum requirements for protected areas networks
Notice bibliographique
Résumé
In conservation biology there have been varying answers to the question of "How much land to protect?" Simulation models using decision-support software such as Marxan show that the answer is sensitive to target type and amount, and issues of scale. We used a novel model system for landscape ecology to test empirically whether the minimum conservation requirements to represent all species at least once are consistent across replicate landscapes, and if not, whether these minimum conservation requirements are linked to biodiversity patterns. Our model system of replicated microcosms could be scaled to larger systems once patterns and mechanisms are better understood. We found that the minimum representation requirements for lichen species along the microlandscapes of tree trunks were remarkably consistent (4-6 planning units) across 24 balsam fir trees in a single stand, as well as for 21 more widely dispersed fir and yellow birch trees. Variation in minimum number of planning units required correlated positively with gamma diversity. Our results demonstrate that model landscapes are useful to determine whether minimum representation requirements are consistent across different landscapes, as well as what factors (life history, diversity patterns, dispersal strategies) affect variation in these conservation requirements. This system holds promise for further investigation into factors that should be considered when developing conservation designs, thus yielding scientifically-defensible requirements that can be applied more broadly.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».