EDGE2: advancing the prioritisation of threatened evolutionary history for conservation action
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The global biodiversity crisis threatens the natural world and its capacity to provide benefits to humans into the future. The conservation of evolutionary history, captured by the measure phylogenetic diversity (PD), is linked to the maintenance of these benefits and future options. The Evolutionarily Distinct and Globally Endangered (EDGE) metric has, since 2007, been used to identify species for conservation action that embody large amounts of threatened evolutionary history. In 2017, we convened a workshop to update the EDGE metric to incorporate advances in the field of phylogenetically-informed conservation. Building on that workshop, we devised the metric ‘EDGE2’, which we present here. EDGE2 uses a modular, tiered approach to provide priority rankings—and associated measures of uncertainty in both phylogenetic and extinction risk data—for all species in a clade. EDGE2 takes into account the extinction risk of closely-related species to better reflect the contribution a species is expected to make to overall PD in the future. We applied EDGE2 to the world’s mammals to identify an updated list of priority EDGE species and compare the results with the original EDGE approach. Despite similarity in the priority lists produced between EDGE and EDGE2, EDGE2 places greater priority on species with fewer close relatives on the Tree of Life. As we approach a crossroads for global biodiversity policy, EDGE2 exemplifies how academic and applied conservation biologists can collaborate to guide effective priority-setting to conserve the most irreplaceable components of biodiversity upon which humanity depends.
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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 | 0,009 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».