Habitat connectivity and island biogeography: A call for community-engaged scholarship to address isolated parks and protected areas
Notice bibliographique
Résumé
Using the theory of island biogeography as a framework, we seek to determine the potential impact of the lack of connectivity between parks and protected areas on large-scale conservation efforts. We analyze lessons learned from the current Yellowstone to Yukon (Y2Y) initiative and develop recommendations to improve connectivity while incorporating the motivations, needs, and emotions of stakeholder groups. We strongly encourage ecologists, geographers, biologists, and other academics and activists to partake wholly and enthusiastically in community-engaged scholarship through outreach, capacity building, and social capital building through the proven frameworks of consensus-based and structured decisionmaking. Further, we argue that large-scale conservation initiatives may greatly benefit from an approach focused on small, more tangible actions when working toward a larger goal. As human populations and urban–wildland interfaces continue to grow rapidly, former models of park and protected area development become increasingly ineffective. We must adopt new strategies, such as those listed here, in order to increase landscape connectivity and provide effective conservation for all species. [This is a paper from “Systemic Threats to Parks & Protected Areas,” the 2020 George Wright Society Student Summit.]
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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 | 0,021 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,016 |
| Communication savante | 0,011 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 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 ».