The relative importance of COVID‐19 pandemic impacts on biodiversity conservation globally
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has had an enormous impact on almost all aspects of human society and endeavor; the natural world and its conservation have not been spared. Through a process of expert consultation, we identified and categorized, into 19 themes and 70 subthemes, the ways in which biodiversity and its conservation have been or could be affected by the pandemic globally. Nearly 60% of the effects have been broadly negative. Subsequently, we created a compendium of all themes and subthemes, each with explanatory text, and in August 2020 a diverse group of experienced conservationists with expertise from across sectors and geographies assessed each subtheme for its likely impact on biodiversity conservation globally. The 9 subthemes ranked highest all have a negative impact. These were, in rank order, governments sidelining the environment during their economic recovery, reduced wildlife-based tourism income, increased habitat destruction, reduced government funding, increased plastic and other solid waste pollution, weakening of nature-friendly regulations and their enforcement, increased illegal harvest of wild animals, reduced philanthropy, and threats to survival of conservation organizations. In combination, these impacts present a worrying future of increased threats to biodiversity conservation but reduced capacity to counter them. The highest ranking positive impact, at 10, was the beneficial impact of wildlife-trade restrictions. More optimistically, among impacts ranked 11-20, 6 were positive and 4 were negative. We hope our assessment will draw attention to the impacts of the pandemic and, thus, improve the conservation community's ability to respond to such threats in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».