Ten considerations for conservation policy makers for the post-COVID-19 transition
Notice bibliographique
Résumé
Public health and safety concerns around the SARS-CoV-2 novel coronavirus and the COVID-19 pandemic have greatly changed human behaviour. Such shifts in behaviours, including travel patterns, consumerism, and energy use, are variously impacting biodiversity during the human-dominated geological epoch known as the Anthropocene. Indeed, the dramatic reduction in human mobility and activity has been termed the “Anthropause”. COVID-19 has highlighted the current environmental and biodiversity crisis and has provided an opportunity to redefine our relationship with nature. Here we share 10 considerations for conservation policy makers to support and rethink the development of impactful and effective policies in light of the COVID-19 pandemic. There are opportunities to leverage societal changes as a result of COVID-19, focus on the need for collaboration and engagement, and address lessons learned through the development of policies (including those related to public health) during the pandemic. The pandemic has had devastating impacts on humanity that should not be understated, but it is also a warning that we need to redefine our relationship with nature and restore biodiversity. The considerations presented here will support the development of robust, evidence-based, and transformative policies for biodiversity conservation in a post-COVID-19 world.
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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 | 0,048 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,021 |
| Communication savante | 0,022 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,043 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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.
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 ».