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Enregistrement W3161819570 · doi:10.1126/science.abc4896

Balancing conservation priorities for nature and for people in Europe

2021· article· en· W3161819570 sur OpenAlexafffund
Louise O’Connor, Laura J. Pollock, Julien Renaud, Willem Verhagen, Peter H. Verburg, Sandra Lavorel, Luigi Maiorano, Wilfried Thuiller

Notice bibliographique

RevueScience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la RechercheNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekEmissions Reduction Alberta
Mots-clésEcosystem servicesBiodiversityTourismEnvironmental resource managementEcosystemCultural heritageValue (mathematics)GeographyEnvironmental planningNature ConservationDistribution (mathematics)Biodiversity conservationConservation biologyFlood mythBusinessEcologyEnvironmental scienceComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an urgent need to protect key areas for biodiversity and nature's contributions to people (NCP). However, different values of nature are rarely considered together in conservation planning. Here, we explore potential priority areas in Europe for biodiversity (all terrestrial vertebrates) and a set of cultural and regulating NCP while considering demand for these NCP. We quantify the spatial overlap between these priorities and their performance in representing different values of nature. We show that different priorities rarely coincide, except in certain irreplaceable ecosystems. Notably, priorities for biodiversity better represent NCP than the reverse. Theoretically, protecting an extra 5% of land has the potential to double conservation gains for biodiversity while also maintaining some essential NCP, leading to co-benefits for both nature and people.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,286

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,229 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations110
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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