One hundred research questions in conservation physiology for generating actionable evidence to inform conservation policy and practice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental change and biodiversity loss are but two of the complex challenges facing conservation practitioners and policy makers. Relevant and robust scientific knowledge is critical for providing decision-makers with the actionable evidence needed to inform conservation decisions. In the Anthropocene, science that leads to meaningful improvements in biodiversity conservation, restoration and management is desperately needed. Conservation Physiology has emerged as a discipline that is well-positioned to identify the mechanisms underpinning population declines, predict responses to environmental change and test different in situ and ex situ conservation interventions for diverse taxa and ecosystems. Here we present a consensus list of 10 priority research themes. Within each theme we identify specific research questions (100 in total), answers to which will address conservation problems and should improve the management of biological resources. The themes frame a set of research questions related to the following: (i) adaptation and phenotypic plasticity; (ii) human–induced environmental change; (iii) human–wildlife interactions; (iv) invasive species; (v) methods, biomarkers and monitoring; (vi) policy, engagement and communication; (vii) pollution; (viii) restoration actions; (ix) threatened species; and (x) urban systems. The themes and questions will hopefully guide and inspire researchers while also helping to demonstrate to practitioners and policy makers the many ways in which physiology can help to support their decisions.
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 | 0,126 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,017 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».