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Enregistrement W3038412545 · doi:10.1016/j.biocon.2020.108654

Genetic diversity targets and indicators in the CBD post-2020 Global Biodiversity Framework must be improved

2020· article· en· W3038412545 sur OpenAlexaff
Sean Hoban, Michael W. Bruford, Josephine D’Urban Jackson, Margarida Lopes-Fernandes, Myriam Heuertz, Paul A. Hohenlohe, Ivan Paz‐Vinas, Per Sjögren‐Gulve, Gernot Segelbacher, Cristiano Vernesi, Sally N. Aitken, Laura D. Bertola, Paulette Bloomer, Martin F. Breed, Hernando Rodríguez‐Correa, W. Chris Funk, Catherine E. Grueber, Margaret E. Hunter, Rodolfo Jaffé, Libby Liggins, Joachim Mergeay, Farideh Moharrek, David O’Brien, Rob Ogden, Clarisse Palma‐Silva, Jennifer C. Pierson, Uma Ramakrishnan, Murielle Simo‐Droissart, Naoki Tani, Lisette P. Waits, Linda Laikre

Notice bibliographique

RevueBiological Conservation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetSvenska Forskningsrådet FormasAgence Nationale de la RechercheEuropean Cooperation in Science and TechnologyEuropean Commission
Mots-clésConvention on Biological DiversityBiodiversityGenetic diversityConservation geneticsAgricultural biodiversityEnvironmental resource managementPopulationDiversity (politics)Measurement of biodiversityGlobal biodiversityEcologyBiologyEnvironmental planningGeographyBiodiversity conservationPolitical scienceGeneticsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 196 parties to the Convention on Biological Diversity (CBD) will soon agree to a post-2020 global framework for conserving the three elements of biodiversity (genetic, species, and ecosystem diversity) while ensuring sustainable development and benefit sharing. As the most significant global conservation policy mechanism, the new CBD framework has far-reaching consequences- it will guide conservation actions and reporting for each member country until 2050. In previous CBD strategies, as well as other major conservation policy mechanisms, targets and indicators for genetic diversity (variation at the DNA level within species, which facilitates species adaptation and ecosystem function) were undeveloped and focused on species of agricultural relevance. We assert that, to meet global conservation goals, genetic diversity within all species, not just domesticated species and their wild relatives, must be conserved and monitored using appropriate metrics. Building on suggestions in a recent Letter in Science (Laikre et al., 2020) we expand argumentation for three new, pragmatic genetic indicators and modifications to two current indicators for maintaining genetic diversity and adaptive capacity of all species, and provide guidance on their practical use. The indicators are: 1) the number of populations with effective population size above versus below 500, 2) the proportion of populations maintained within species, 3) the number of species and populations in which genetic diversity is monitored using DNA-based methods. We also present and discuss Goals and Action Targets for post-2020 biodiversity conservation which are connected to these indicators and underlying data. These pragmatic indicators and goals have utility beyond the CBD; they should benefit conservation and monitoring of genetic diversity via national and global policy for decades to come.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0090,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,181 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations596
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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