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Enregistrement W3176381246 · doi:10.1139/facets-2020-0084

Ten bridges on the road to recovering Canada’s endangered species

2021· article· en· W3176381246 sur OpenAlexafffundvenueabout
Daniel Kraus, Stephen D. Murphy, Derek Armitage

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensNature Conservancy of CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésEndangered speciesWildlifeLegislationEnvironmental planningEnvironmental resource managementBiodiversityWildlife conservationExtinction (optical mineralogy)Ecosystem servicesThreatened speciesEnvironmental protectionGeographyBusinessEcosystemEcologyPolitical scienceHabitatEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wildlife is declining around the world. Many developed nations have enacted legislation on endangered species protection and provide funding for wildlife recovery. Protecting endangered species is also supported by the public and judiciary. Yet, despite what appear as enabling conditions, wild species continue to decline. Our paper explores pathways to endangered species recovery by analyzing the barriers that have been identified in Canada, the United States, and Australia. We summarize these findings based on Canada’s Species at Risk Conservation Cycle (assessment, protection, recovery planning, implementation, and monitoring and evaluation) and then identify 10 “bridges” that could help overcome these barriers and bend our current trajectory of wildlife loss to recovery. These bridges include ecosystem approaches to recovery, building capacity for community co-governance, linking wildlife recovery to ecosystem services, and improving our storytelling about the loss and recovery of wildlife. The focus of our conclusions is the Canadian setting, but our findings can be applied in other national and subnational settings to reverse the decline of wildlife and halt extinction.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,669
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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,184 · 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'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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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