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Enregistrement W4310365821 · doi:10.1016/j.tree.2022.10.005

A global biological conservation horizon scan of issues for 2023

2022· review· en· W4310365821 sur OpenAlexaff
William J. Sutherland, Craig Bennett, Peter N. M. Brotherton, Holly M. Butterworth, Mick N. Clout, Isabelle M. Côté, Jason Dinsdale, Nafeesa Esmail, Erica Fleishman, Kevin J. Gaston, James E. Herbert‐Read, Alice C. Hughes, Hermanni Kaartokallio, Xavier Le Roux, Fiona A. Lickorish, Wendy Matcham, Noor Noor, James E. Palardy, James W. Pearce‐Higgins, Lloyd S. Peck, Nathalie Pettorelli, Jules Pretty, Richard Scobey, Mark Spalding, Femke H. Tonneijck, Nicolas Tubbs, James Watson, Jonathan Wentworth, Jeremy D. Wilson, Ann Thornton

Notice bibliographique

RevueTrends in Ecology & Evolution · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Ecology and Invasive Species
Établissements canadiensToronto ZooSimon Fraser University
Organismes subventionnairesInstitut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'EnvironnementNatural Environment Research CouncilArcadia FundCambridge Conservation InitiativeSight Research UKRoyal Society
Mots-clésEnvironmental resource managementNatural resource economicsEcosystemHorizonEnvironmental scienceBusinessEnvironmental planningEcologyEconomicsBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the results of our 14th horizon scan of issues we expect to influence biological conservation in the future. From an initial set of 102 topics, our global panel of 30 scientists and practitioners identified 15 issues we consider most urgent for societies worldwide to address. Issues are novel within biological conservation or represent a substantial positive or negative step change at global or regional scales. Issues such as submerged artificial light fisheries and accelerating upper ocean currents could have profound negative impacts on marine or coastal ecosystems. We also identified potentially positive technological advances, including energy production and storage, improved fertilisation methods, and expansion of biodegradable materials. If effectively managed, these technologies could realise future benefits for biological diversity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,004

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,272 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations35
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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