Treatment of ecological connectivity in environmental assessment: A global survey of current practices and common issues
Notice bibliographique
Résumé
Ecological connectivity should be an important consideration in environmental assessment (EA). How often and how thoroughly the analysis of ecological connectivity is integrated in the EA process is, however, unknown. We surveyed EA actors and stakeholders regarding their perceptions of, and experiences with, connectivity analysis in the context of EA. 134 practitioners, regulators, consultants, researchers, and interest groups from all inhabited continents participated. Over 72% of respondents stated that ecological connectivity should always be considered; however, it is often considered too late in the EA process, at a scale of analysis often unsuitable for capturing landscape-scale effects, and relying on overly simplistic metrics or qualitative approaches. This disparity between the availability of a range of quantitative tools and the poor consideration of connectivity in EA raises major concerns about current practice and the feasibility of connectivity analysis in project-based EA. Connectivity consideration will need to be required explicitly and supported by best-practice guidance to address the conditions that should trigger a connectivity analysis, the required types of approaches, and the kind of information required to inform decision-making.
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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 | 0,056 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».