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Enregistrement W3168281318 · doi:10.1002/eap.2387

Modeling an aspirational connected network of protected areas across North America

2021· article· en· W3168281318 sur OpenAlexaffabout
Kevin Barnett, R. Travis Belote

Notice bibliographique

RevueEcological Applications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensCanadian Parks and Wilderness Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBorealBiodiversityGeographyEnvironmental resource managementEcologyLandscape connectivityProtected areaClimate changeEcological networkEcosystemEnvironmental scienceBiological dispersal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Connecting protected areas remains an important global conservation strategy in the face of ongoing and future threats to biodiversity. Amid our growing understanding of how species' distributions will respond to climate change, conservation scientists need to plan for connectivity conservation across entire continents. We modeled multiscale connectivity priorities based on the least human-modified lands between large protected areas of North America using least-cost and circuit theory approaches. We first identified priority corridors between large protected areas, then characterized the network's structure to unveil priority linkages most important for maintaining network- and regional-level connectivity. Agreement between least-cost corridors and current flow varied throughout North America, reflecting permeable landscape conditions and "pinch points" where potential ecological flows may concentrate between protected areas. Priority network-level linkages derived from each approach were similar throughout the continental network (e.g., Rocky Mountains and Canadian boreal), but critical linkages that bridged regional protected-area networks varied. We emphasize the importance of planning for connectivity at continental scales and demonstrate the utility of multiple methods when mapping connectivity priorities across large spatial extents with wide gradients in landscape conditions.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,240 · 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.

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

Citations59
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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