The distribution and naturalness of peatland on Terceira Island (Azores): instruments to define priority areas for conservation and restoration
Notice bibliographique
Résumé
The study reported here used spatial analysis to assess the effectiveness of the legal nature protection framework in supporting the conservation of peatlands on Terceira Island (Azores archipelago, Portugal) and identify potential improvements. Terceira has 3011 ha of peatland, of which 44 % is forested. Bogs and fens account for 14 % and 3 % of this area, respectively, while 39 % has been classified as degraded peatland. Overall, 46 % of the peatland is still in natural condition and 80 % of this is concentrated in two ‘wild’ areas known as Santa Barbara and Pico Alto, which are separated by an intervening expanse of land with mainly disturbed mires. Most of the peatland lies within a Natural Park (82 %) and a Special Conservation Area (SCA; 67 %). The wildest peatland (70 %) is in Ramsar and public forestry areas. A management zonation to define priority areas for protection and restoration is proposed. This includes three reserve areas and six buffer areas, in which controlled management to inhibit potential direct impacts on the wildest peatland should be implemented. This model includes a corridor between the two major reserves to promote connectivity. Nowadays the local extent of peatland is less than the potential area. Moreover, an assessment of peatland condition indicates a need for development of strategies to conserve wild peatland and implement restoration to improve the naturalness of disturbed peatland, as well as the ecological connectivity between the two major mire-rich natural protected areas on the island.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».