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Enregistrement W4389730424 · doi:10.1139/facets-2023-0108

Integrative adaptive management to address interactions between biological invasions and protected area connectivity: a Canadian perspective

2023· article· en· W4389730424 sur OpenAlexafffundvenueabout
Stuart W. Livingstone, Josie Hughes, Richard Pither, Marie‐Josée Fortin

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPalo Alto Medical FoundationEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of TorontoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésAdaptive managementProtected areaEnvironmental resource managementComputer sciencePerspective (graphical)Landscape connectivityEnvironmental planningGeographyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Expanding and creating protected area networks has become a central pillar of global conservation planning. In the management and design of protected area networks, we must consider not only the positive aspects of landscape connectivity but also how that connectivity may facilitate the spread of invasive species, a challenge that has become known as the connectivity conundrum. Here, we review key considerations for landscape connectivity planning for protected area networks, focusing on interactions between network connectivity and the management of invasive species. We propose an integrative adaptive management framework for protected area network planning with five main elements, including monitoring, budgeting considerations, risk assessment, inter-organizational coordination, and local engagement. Protected area planners can address the dynamic aspects of the connectivity conundrum through collaborative and integrative adaptive management planning.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,340
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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