Developing a Wilderness Quality Index for Continental Europe
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an updated wilderness quality map, WQI 2.0, for Europe, which extends the existing map (WQI 1.0) to include non-EU states in Eastern Europe. The analysis utilizes the Google Earth Engine (GEE) cloud platform and incorporates contemporary datasets to assess wilderness quality across the continent. WQI 2.0 is compared to the previous version from the EU Wilderness register and global data from the WCS Human Influence Index (HII). Results indicate a high level of consistency between the versions, validating the robustness of the approach and the value of up-to-date datasets. WQI 2.0 serves as a valuable tool for developing a coordinated European policy on wilderness protection, encompassing both EU and non-EU states. By identifying areas outside current protected boundaries, the map helps to identify regions at risk of degradation and loss, due to resource exploitation. While small changes are seen between WQI 1.0 and WQI 2.0, expanding the coverage over the whole of continental Europe provides a foundation for the longer-term monitoring and evaluation of conservation targets. The findings contribute to meeting international commitments, such as the COP15 Kunming–Montreal Agreement and CBD targets, by highlighting the importance of preserving intact wilderness areas and increasing protected areas through restoration and rewilding efforts. Future iterations, such as WQI 3.0+, can track trends and potential threats to wilderness areas, while also identifying opportunities for ecosystem recovery through restoration and rewilding. To ensure comprehensive coverage, there is a need to update the existing Wilderness Register 1.0 and expand its scope to include non-EU states. This can be facilitated through collaboration with national WQI mapping programs, building on the experiences of countries such as Scotland, France, Iceland, and Germany, which have well-established national mapping initiatives. Overall, WQI 2.0 and the proposed updates provide valuable tools for informed decision-making in wilderness conservation and restoration efforts across Europe.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».