Transboundary conservation hotspots in China and potential impacts of the belt and road initiative
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Biodiversity hotspots often span international borders, thus conservation efforts must as well. China is one of the most biodiverse countries and the length of its international land borders is the longest in the world; thus, there is a strong need for transboundary conservation. We identify China's transboundary conservation hotspots and analyse the potential effects of the Belt and Road Initiative (BRI) on them to provide recommendations for conservation actions. Location China, Asia. Methods We compiled a species list of terrestrial vertebrates that span China's borders. Using their distribution, we extracted the top 30% of the area with the highest richness value weighted by Red List category and considered these transboundary hotspots for conservation priority. Then we analysed protected area (PA) coverage and connectivity to identify conservation gaps. To measure potential impact of the BRI, we counted the species whose distribution range is traversed by the BRI, and calculated the aggregation index, proportion of natural land and night light index along its routes. Results We identified 1964 terrestrial vertebrate species living in the border region. We identified four transboundary hotspots and found insufficient PA coverage and low connectivity in three of them. The BRI routes intersected all four hotspots and traversed 82.4% (1619/1964) of the transboundary species, half of which (918) are sensitive to the potential risks brought by the BRI. Night light index increased generally along the BRI. However, the proportion of natural land and the aggregation index near the BRI showed different trends in hotspots. Main Conclusions There is an urgent need for conservation action in China's transboundary region. The BRI should put biodiversity conservation at the core of its development strategy. Furthermore, we suggest using the planned BRI as a platform for dialogue and consultation, knowledge and data sharing, and joint planning to promote transboundary conservation.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».