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Enregistrement W3132243166 · doi:10.1016/j.gecco.2021.e01506

Assessing biodiversity hotspots below the species-level in Canada using designatable units

2021· article· en· W3132243166 sur OpenAlexafffundabout
Gillian Muir, Elizabeth R. Lawrence, James W. A. Grant, Dylan J. Fraser

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Conservation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensTrent UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésSpecies richnessIUCN Red ListGeographyBiodiversity hotspotEndangered speciesBiodiversityEcologyConservation statusTaxonBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biodiversity hotspot approach is commonly used to identify key regions of conservation priority based on species richness and uniqueness. Like other countries, Canada uses below species-level conservation units, called Designatable Units (DUs), for assessing extinction risk on a case-by-case basis. Researchers have yet to investigate conservation unit hotspots below the species level, despite the potential benefits to optimize the impact of conservation strategies. Across taxa, we: (i) identified at-risk DU hotspots, eco-geographic regions in Canada with a disproportionate number of at-risk DUs relative to species richness; and (ii) compared at-risk DU hotspots using two sets of eco-geographic maps adopted by the Committee on the Status of Endangered Wildlife in Canada (COSEWIC). DU richness counts were based on COSEWIC assessed species and hence biased towards at-risk DUs; species richness values were obtained from the International Union for Conservation of Nature (IUCN) Red List. At-risk DU hotspots were consistently found in the Pacific and Great Lakes regions. A positive correlation was observed between at-risk DUs and species richness using both eco-geographic maps, but important regional nuances were also detected, i.e., hotspots were not always found in regions of high species richness. Moreover, there were 3.45 at-risk DUs for every at-risk species across all taxa, providing greater resolution for refining conservation prioritization across regions. For Canada, the at-risk DU hotspot approach permits the identification of regions with a high number of at-risk DUs relative to species richness, enabling the targeting of multiple DUs and taxa in one management plan. More generally, these results emphasize the importance of incorporating below species-level metrics into conservation decisions to better account for different components of biodiversity and extinction risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,153 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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