Prioritizing species conservation programs based on IUCN Green Status and estimates of cost‐sharing potential
Notice bibliographique
Résumé
Over 1 million species around the world are at risk of extinction, and conservation organizations have to decide where to invest their limited resources. Cost-effectiveness can be increased by leveraging funding opportunities and increasing collaborative partnerships to achieve shared conservation goals. We devised a structured decision-making framework to prioritize species' conservation programs based on a cost-benefit analysis that takes collaborative opportunities into account in an examination of national and global conservation return on investment. Conservation benefit is determined by modifying the novel International Union for the Conservation of Nature Green Status for Species to provide an efficient, high-level measure that is comparable among species, even with limited information and time constraints. We applied this prioritization approach to the Wilder Institute/Calgary Zoo, Canada, a nonprofit organization seeking to increase the number of species it assists with conservation translocations. We sought to identify and prioritize additional species' programs for which conservation translocation expertise and actions could make the most impact. Estimating the likelihood of cost-sharing potential enabled total program cost to be distinguished from costs specific to the organization. Comparing a benefit-to-cost ratio on different geographic scales allowed decision makers to weigh alternative options for investing in new species' programs in a transparent and effective manner. Our innovative analysis aligns with general conservation planning frameworks and can be adapted for any organization.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».