Biodiversity indicators miss local and short-term change: A blank space waiting to be filled
Notice bibliographique
Résumé
The year 2030 is rapidly approaching. Building, monitoring, and reporting indicators to evaluate the 2030 targets in the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (GBF) is a major challenge that requires, at minimum, nations to assess their progress at least once within the next five years. To effectively capture this progress, we need indicators that capture fast-paced, on-the-ground biodiversity change, alongside slower, more diffuse biodiversity trends at national scales. We gathered a group of biodiversity scientists and practitioners to evaluate how well common types of indicators cover the space-time continuum of biodiversity changes. We highlight a striking, nearly unanimously agreed upon, gap in the available indicator toolbox in our ability to capture on-the-ground biodiversity changes. To fill this blank space, we call for investment in local-scale and short-term monitoring, research on how to optimize this monitoring for rapid detection, and urgent development of indicators at these more actionable scales.
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 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 | 0,060 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,018 |
| Communication savante | 0,016 | 0,053 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,007 |
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 ».