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Enregistrement W3026633123 · doi:10.1111/conl.12719

Dams and protected areas: Quantifying the spatial and temporal extent of global dam construction within protected areas

2020· article· en· W3026633123 sur OpenAlexaff
Michele Thieme, D. S. Khrystenko, Siyu Qin, Rachel Golden Kroner, Bernhard Lehner, Shalynn M. Pack, Klement Tockner, Christiane Zarfl, Natalie Shahbol, Michael B. Mascia

Notice bibliographique

RevueConservation Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesWorld Wildlife FundConservation InternationalU.S. Department of State
Mots-clésHydropowerBiodiversityEnvironmental scienceEcosystemEnvironmental resource managementGeographyWater resource managementEnvironmental protectionEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Protected areas (PAs) are an essential tool for freshwater biodiversity conservation. Given past and expected future global increases in dams and impacts of dams on freshwater ecosystems, we document the number of dams existing or planned within PAs, their history, and the extent of PA downgrading, downsizing, and degazettement (PADDD) proximally caused by dams. Globally, at least 1,249 large dams are located within PAs; two‐thirds (907) were built before PA establishment. Additionally, 14% of planned geolocated hydropower dams (509 dams) are located within PAs. PADDD events have also legalized dam construction within existing PAs. Environmental safeguards should preclude development of dams within or adjacent to PAs and prioritize dams within PAs for possible removal and restoration.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeObservationnel
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

Citations63
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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