MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2999867416 · doi:10.20944/preprints202001.0104.v1

Area-Based Conservation in the 21st Century

2020· preprint· en· W2999867416 sur OpenAlexaff
Sean Maxwell, Victor Cazalis, Nigel Dudley, Michael Hoffmann, Ana S. L. Rodrigues, Sue Stolton, Piero Visconti, Stephen Woodley, Martine Maron, Bernardo B. N. Strassburg, Amelia Wenger, Harry D. Jonas, Oscar Venter, James Watson

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvention on Biological DiversityBiodiversityBiodiversity conservationEnvironmental resource managementConservation psychologyMeasurement of biodiversityEnvironmental planningEcosystem servicesProtected areaConservation biologyGeographyEcosystemBusinessEcologyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humanity will soon define a new era for nature – one that seeks to correct decades of underwhelming responses to the global biodiversity crisis. Area-based conservation efforts, which include both protected areas and other effective area-based conservation measures, are likely to extend and diversify. But persistent shortfalls in ecological representation, management effectiveness and measurable biodiversity outcomes diminish the potential role of area-based conservation in stemming biodiversity loss. Here we show how protected area expansion by governments since 2010 has had limited success in increasing biodiversity coverage, and identify four emergent issues that –if addressed – will enhance the performance of area-based conservation post-2020. We close with recommendations for a broad biodiversity agenda that maximises the potential of area-based conservation. Parties to the Convention on Biological Diversity must recognise that area-based conservation primarily focuses on local threats to species and ecosystems, and needs enhanced emphasis on biodiversity outcomes to better track and fund its contribution to global conservation efforts.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,004

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,159 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePreprints.orgMême sujetConservation, Biodiversity, and Resource ManagementTravaux en français237 207