Supporting the Global Biodiversity Framework Monitoring with LUI, the Land Use Intensity Indicator
Notice bibliographique
Résumé
Biodiversity loss has been identified as one of the environmental impacts where humankind has been trespassing over planetary boundaries most significantly. Going beyond the pressures causing damages (calling them ‘direct drivers’) and analysing their underlying driving forces, IPBES, the Intergovernmental Science–Policy Platform for Biodiversity and Ecosystem Services, also identified a series of indirect drivers. The Montreal–Kunming Global Biodiversity Framework, GBF, including its suggested monitoring approach, is intended to and claims to be a policy response to such analyses. However, to assess the human impact on ecosystems as a basis for planning conservation and restoration, as foreseen in the GBF, monitoring ecosystem typologies (in the GBF with reference to the UN statistical standard SEEA ES, which, in turn, refers to the IUCN ecosystem classification) is not enough. It needs to be complemented with data on the severity of human impacts and on the history of places, i.e., how and when the current ecosystem status was brought about. In this conceptual paper, we suggest LUI, a deliberately simple ordinal scale index for land use intensity changes, to address these two gaps. It is based on the hemeroby concept, measuring the human impact as deviation from naturalness. This makes it an information collection and presentation tool for those working in landscape planning and management. LUI’s simple and intuitively understandable structure makes it suitable for citizen science applications, and, thus, for participative monitoring when extensive statistical data gathering is not feasible and past data are not available. Of course, it can also be used as a simple tool for communicating when detailed statistical data series are available. While the aggregate index is expected to communicate well, its components are more relevant to motivate and help policy makers to prioritise their decisions according to the severity of recent anthropogenic ecosystem disturbances.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».