Targeting ocean conservation outcomes through threat reduction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nations have committed to reductions in the global rate of species extinctions through the Sustainable Development Goals 14 and 15, for ocean and terrestrial species, respectively. Biodiversity loss is worsening despite rapid growth in the number and extent of protected areas, both at sea and on land. Resolving this requires targeting the locations and actions that will deliver positive conservation outcomes for biodiversity. The Species Threat Abatement and Restoration (STAR) metric, developed by a consortium of experts, quantifies the contributions that abating threats and restoring habitats in specific places offer towards reducing extinction risk based on the IUCN Red List of Threatened SpeciesTM. STAR is now recommended as an appropriate metric by recent disclosure frameworks for companies to report their impacts on nature and STAR has seen widespread uptake within the private sector. However, it is currently only available for the terrestrial realm. We extend the coverage of the threat abatement component of the STAR metric (START), used to identify locations where positive interventions could make a large contribution to reducing global species extinction risk and where developments that increase threats to species should be mitigated, to the marine realm for 1646 marine species. Reducing unsustainable fishing provides the greatest opportunity to lower species extinction risk, comprising 43% of the marine STARTscore. Three-quarters (75%) of the global marine STARTscore falls entirely outside the boundaries of protected areas and only 2.7% falls within no-take protected areas. The STAR metric can be used both to guide protected area expansion and to target other actions, such as establishment and enforcement of fishing limits, to recover biodiversity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».