Delineating greater ecosystems around protected areas to guide conservation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Protected areas represent a key strategy to conserve biodiversity. However, human land use and other impacts outside protected areas boundaries significantly influence species and ecosystems within protected areas. Therefore, identifying and delineating important lands surrounding protected areas may be critical to developing conservation strategies to sustain biodiversity. Here, we identify greater ecosystems of protected areas in the contiguous United States by delineating permeable wildlands located adjacent to protected area borders using the global human footprint map as the basis for estimating permeability. We evaluated how elevating the conservation status of greater ecosystems could help achieve aspirational targets for protecting additional terrestrial land area while better representing ecological diversity. We then assessed the feasibility of elevating conservation in greater ecosystems by quantifying the composition of land ownership and existing conservation status. Greater ecosystems of different protected areas often occur as large complexes that could be used to manage protected areas and monitor their status under regional conservation strategies. Elevating the conservation status of greater ecosystems could aid in achieving international targets while increasing the representation of vegetative types within conservation reserves. The most connected and permeable lands surrounding protected areas are dominated by public land (managed by the U.S. federal and state governments), though the amount of public land within greater ecosystems decreased with distance from protected areas. Public lands may provide opportunities to elevate the conservation status of greater ecosystems surrounding protected areas through policy and management changes. We focused on the contiguous United States, but our methods could be applied globally (which we demonstrate). To achieve bold international conservation goals, identifying the greater ecosystems around protected areas and developing conservation strategies of their landscape context will ultimately benefit species and ecosystems in protected areas.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».