MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3161016551 · doi:10.1007/s10113-021-01768-0

Oceanic islands and climate: using a multi-criteria model of drivers of change to select key conservation areas in Galapagos

2021· article· en· W3161016551 sur OpenAlexaff
Daniel Escobar‐Camacho, Paulina Rosero, Mauricio Castrejón, Carlos F. Mena, Francisco Cuesta

Notice bibliographique

RevueRegional Environmental Change · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesInter-American Institute for Global Change Research
Mots-clésArchipelagoClimate changeGeographyEcosystem servicesEnvironmental resource managementMarine ecosystemEcosystemOverexploitationTourismBiodiversityGlobal changeMarine conservationMarine protected areaEcologyEnvironmental scienceHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 km2) 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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,149 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations39
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRegional Environmental ChangeMême sujetCoral and Marine Ecosystems StudiesTravaux en français237 207