A quantitative global review of species population monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Species monitoring, defined here as the repeated, systematic collection of data to detect long-term changes in the populations of wild species, is a vital component of conservation practice and policy. We created a database of nearly 1200 schemes, ranging in start date from 1800 to 2018, to review spatial, temporal, taxonomic, and methodological patterns in global species monitoring. We identified monitoring schemes through standardized web searches, an online survey of stakeholders, in-depth national searches in a sample of countries, and a review of global biodiversity databases. We estimated the total global number of monitoring schemes operating at 3300-15,000. Since 2000, there has been a sharp increase in the number of new schemes being initiated in lower- and middle-income countries and in megadiverse countries, but a decrease in high-income countries. The total number of monitoring schemes in a country and its per capita gross domestic product were strongly, positively correlated. Schemes that were active in 2018 had been running for an average of 21 years in high-income countries, compared with 13 years in middle-income countries and 10 years in low-income countries. In high-income countries, over one-half of monitoring schemes received government funding, but this was less than one-quarter in low-income countries. Data collection was undertaken partly or wholly by volunteers in 37% of schemes, and such schemes covered significantly more sites and species than those undertaken by professionals alone. Birds were by far the most widely monitored taxonomic group, accounting for around half of all schemes, but this bias declined over time. Monitoring in most taxonomic groups remains sparse and uncoordinated, and most of the data generated are elusive and unlikely to feed into wider biodiversity conservation processes. These shortcomings could be addressed by, for example, creating an open global meta-database of biodiversity monitoring schemes and enhancing capacity for species monitoring in countries with high biodiversity. Article impact statement: Species population monitoring for conservation purposes remains strongly biased toward a few vertebrate taxa in wealthier countries.
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 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 | 0,020 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,048 | 0,050 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».