Oceanic islands and climate: using a multi-criteria model of drivers of change to select key conservation areas in Galapagos
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The unique marine and terrestrial ecosystems of the Galapagos Islands are highly vulnerable to human-based drivers of change, including the introduction of invasive species, unsustainable tourism, illegal fishing, overexploitation of ecosystem services, and climate change. These drivers can interact with climate-based drivers such as El Niño-Southern Oscillation (ENSO) at multiple temporal and spatial scales, exacerbating their negative impacts on already fragile ecosystems and the socioeconomic system of the Archipelago. In this review, we performed a literature review based on published literature from 1945 to 2020 and local and global climate databases to analyze drivers of change in the Galapagos. We developed and applied a spatial impact assessment model to identify high-ecological value areas with high sensitivity and exposure scores to environmental change drivers. We identified 13 priority HEVA that encompass ca. 23% (14,715 km 2 ) of the Galapagos Archipelago, distributed in nearly 3% of the Galapagos Marine Reserve and 20% Galapagos National Park. Current and future impacts are likely to concentrate on the inhabited islands’ highlands, whereas marine impacts concentrate along most of the Galapagos Islands’ shorelines. These results are important for guiding the design and implementation of adaptation measures aimed at increasing ecosystem resilience and human adaptive capacity in the face of global environmental change. Overall, these results will be valuable in their application for preserving Galapagos biota, securing the provision of vital ecosystem services for resident human populations, and sustaining the nature-based tourism industry.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle