The importance of Indigenous Peoples’ lands for the conservation of terrestrial vertebrates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Indigenous Peoples’ lands cover over one-quarter of the Earth’s surface, a significant proportion of which is still free from industrial-level human impacts. As a result, Indigenous Peoples’ lands are crucial for the long-term persistence of Earth’s biodiversity and ecosystem services. Yet, information on species composition within Indigenous Peoples’ lands globally remains unknown. Here, we provide the first comprehensive analysis of terrestrial vertebrate composition across mapped Indigenous lands by using distribution range data for 20,328 IUCN-assessed mammal, bird and amphibian species. We estimate that 12,521 species (62%) have ≥10% of their ranges in Indigenous Peoples’ lands, and 3,314 species (16%) have >half of their ranges within these lands. For threatened species assessed, 1,878 (41.5% of all threatened of all threatened mammals, birds and amphibians) occur in Indigenous Peoples’ lands. We also find that 3,989 species (of which 418 are threatened) have ≥10% of their range in Indigenous Peoples’ lands that have low human pressure. Our results are conservative because not all known Indigenous lands are mapped, and this analysis shows how important Indigenous Peoples’ lands are for the successful implementation of international conservation and sustainable development agendas.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».