Operationalizing ecological connectivity in spatial conservation planning with Marxan Connect
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Globally, protected areas are being established to protect biodiversity and to promote ecosystem resilience. The typical spatial conservation planning process leading to the creation of these protected areas focuses on representation and replication of ecological features, often using decision support tools such as Marxan. Yet, despite the important role ecological connectivity has in metapopulation persistence and resilience, Marxan currently requires manual input or specialized scripts to explicitly consider connectivity. ‘Marxan Connect’ is a new open source, open access Graphical User Interface (GUI) tool designed to assist conservation planners with the appropriate use of data on ecological connectivity in protected area network planning. Marxan Connect can facilitate the use of estimates of demographic connectivity (e.g. derived from animal tracking data, dispersal models, or genetic tools) or structural landscape connectivity (e.g. isolation by resistance). This is accomplished by calculating metapopulation‐relevant connectivity metrics (e.g. eigenvector centrality) and treating those as conservation features or by including the connectivity data as a spatial dependency amongst sites in the prioritization process. Marxan Connect allows a wide group of users to incorporate directional ecological connectivity into conservation planning with Marxan. The solutions provided by Marxan Connect, combined with ecologically relevant post‐hoc testing, are more likely to support persistent and resilient metapopulations (e.g. fish stocks) and provide better protection for biodiversity.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle