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Enregistrement W4229483411 · doi:10.11647/obp.0193.07

Everyday Biodiversity

2020· book-chapter· en· W4229483411 sur OpenAlexaff
Jeffrey R. Smith, Gretchen C. Daily

Notice bibliographique

RevueOpen Book Publishers · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensAlberta Oil Sands Technology and Research AuthorityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityGeographyEndangered speciesPopulationSustainabilityHabitat destructionThreatened speciesEcologyHabitatAgroforestryNatural resource economicsBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The decline of biodiversity is affecting our everyday life, we currently get 75% of the vitamins and nutrients we consume from crops with animal pollinators, but many of these pollinators are in danger due to declines in insect populations. The global decline of pollinators is symptomatic of a much larger global trend: the rapid acceleration of species extinction rates. In this chapter, Smith and Daily emphasize that the loss of biodiversity is not just due species decline, but also radical landscape transformation. The biggest transformation is the rise of urban areas, with 60% of the human population living in cities with very limited biodiversity. Protected areas have played a central role in conservation since the late nineteenth century, and the designation of such areas has only intensified since the 1970s, with calls for 30% protection by 2030. However, this is not enough to support the biodiversity upon which human society depends. Acts like the Endangered Species Act or the Clean Air Act, introduced in the 1970s, underscored the need for biodiversity to be protected globally, and not just in the isolated pockets of designated protected areas. It is suggested that current government action to increase biodiversity is significant, but not sufficient – we must start seek to implement sustainability at every level in our economic system. Planet Earth’s species, habitats, ecosystems and landscapes are fundamental to who we are as human beings, and we must act quickly.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,036

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,051 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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