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Enregistrement W4323051778 · doi:10.1111/zsc.12592

On the end of evolution – Humankind and the annihilation of species

2023· article· en· W4323051778 sur OpenAlexaboutno aff
Matthias Glaubrecht

Notice bibliographique

RevueZoologica Scripta · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityHabitat destructionTreasureEcologyPopulationClimate changeExtinction (optical mineralogy)EcosystemHabitatBiologyNatural resource economicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For too long and with ever‐increasing ferocity during the past decades of an exponentially growing human world population, humankind has been waging a genuine war against nature, of which we ourselves are nevertheless also a part. We are plundering the unique biological treasure, the diversity of species, without which the ecosystems we rely on for our food, our water and so much more would not function. At present, we are already in the midst of a massive decline of populations and species, with a significantly higher extinction rate than the long‐term average. Driven essentially by habitat loss and degradation, direct exploitation through legal and illegal hunting and fishing as well as pesticides and pollution, within decades, 1 million species out of a total of 8 million could go extinct. Alongside climate change, this dramatic decay of biodiversity, that involves also the subsequent loss of ecosystem services, here termed ‘the end of evolution’, is another and by no means lesser threat to humanity. We can still take countermeasures, but we must transform our economy and change our way of living. As most successful strategy the protection of up to 30% of Earth's surface by 2030 was suggested, ideally based on the implementation of a consistent framework of global ecosystems, as it was agreed on by the December 2022 United Nations Conference of Parties (COP15) Montreal meeting for the Conservation on 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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,022
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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