From science to society: implementing effective strategies to improve wild pollinator health
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite a substantial increase in scientific, public and political interest in pollinator health and many practical conservation efforts, incorporating initiatives across a range of scales and sectors, pollinator health continues to decline. We review existing pollinator conservation initiatives and define their common structural elements. We argue that implementing effective action for pollinators requires further scientific understanding in six key areas: (i) status and trends of pollinator populations; (ii) direct and indirect drivers of decline, including their interactions; (iii) risks and co-benefits of pollinator conservation actions for ecosystems; (iv) benefits of pollinator conservation for society; (v) the effectiveness of context-specific, tailored, actionable solutions; and (vi) integrated frameworks that explicitly link benefits and values with actions to reverse declines. We propose use of the Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (IPBES) conceptual framework to link issues and identify critical gaps in both understanding and action for pollinators. This approach reveals the centrality of addressing the recognized indirect drivers of decline, such as patterns of global trade and demography, which are frequently overlooked in current pollinator conservation efforts. Finally, we discuss how existing and new approaches in research can support efforts to move beyond these shortcomings in pollinator conservation initiatives. This article is part of the theme issue ‘Natural processes influencing pollinator health: from chemistry to landscapes’.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».