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Enregistrement W3186034762 · doi:10.1126/sciadv.abe2998

Applied science facilitates the large-scale expansion of protected areas in an Amazonian hot spot

2021· article· en· W3186034762 sur OpenAlexaff
Nigel C. A. Pitman, Corine Vriesendorp, Diana Alvira Reyes, Debra K. Moskovits, Nicholas Kotlinski, Richard C. Smith, Michelle E. Thompson, Alaka Wali, Margarita Benavides Matarazzo, Álvaro del Campo, Dani E. Rivera González, Lelis Rivera Chávez, Amy Rosenthal, José Álvarez Alonso, María Elena Díaz Ñaupari, Lesley S. de Souza, Freddy R. Ferreyra Vela, Cristian Ney Gonzales Tanchiva, Christopher Jarrett, Ana A. Lemos, Ana Rosa Sáenz Rodríguez, Douglas F. Stotz, Tomomi Suwa, Mario Pariona Fonseca, Ashwin Ravikumar, Teofilo Torres Tuesta, Adriana Bravo, Alessandro Catenazzi, Juan Díaz Alván, Giussepe Gagliardi‐Urrutia, Roosevelt García‐Villacorta, Max Hidalgo, Tony Mori Vargas, Jonh Jairo Mueses-Cisneros, Gabriela Núñez-Iturri, Tatiana Pequeño, Marcos Ríos Paredes, Lily O. Rodríguez, Robert F. Stallard, Luis Torres Montenegro, Pablo J. Venegas, Rudolf von May, Nélida Barbagelata Ramírez, Javier A. Maldonado‐Ocampo, Ítalo Mesones Acuy

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMargaret A. Cargill FoundationField MuseumGordon and Betty Moore FoundationJohn D. and Catherine T. MacArthur FoundationBoeing
Mots-clésAmazonianHot spot (computer programming)Multidisciplinary approachScale (ratio)GeographyField (mathematics)Amazon rainforestCartographyEcologyComputer scienceBiologySocial scienceMathematicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Meeting international commitments to protect 17% of terrestrial ecosystems worldwide will require >3 million square kilometers of new protected areas and strategies to create those areas in a way that respects local communities and land use. In 2000-2016, biological and social scientists worked to increase the protected proportion of Peru's largest department via 14 interdisciplinary inventories covering >9 million hectares of this megadiverse corner of the Amazon basin. In each landscape, the strategy was the same: convene diverse partners, identify biological and sociocultural assets, document residents' use of natural resources, and tailor the findings to the needs of decision-makers. Nine of the 14 landscapes have since been protected (5.7 million hectares of new protected areas), contributing to a quadrupling of conservation coverage in Loreto (from 6 to 23%). We outline the methods and enabling conditions most crucial for successfully applying similar campaigns elsewhere on Earth.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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