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Enregistrement W4399705636 · doi:10.1111/ele.14459

Principles for area‐based biodiversity conservation

2024· article· en· W4399705636 sur OpenAlexaff
Federico Riva, Nick M. Haddad, Lenore Fahrig

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Conservation and Management
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityHabitatBiodiversity conservationEnvironmental resource managementEcosystem servicesMeasurement of biodiversityConservation biologyEcosystemGeographyProtected areaHabitat destructionEnvironmental planningEcologyBiologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent international agreements have strengthened and expanded commitments to protect and restore native habitats for biodiversity protection ("area-based biodiversity conservation"). Nevertheless, biodiversity conservation is hindered because how such commitments should be implemented has been strongly debated, which can lead to suboptimal habitat protection decisions. We argue that, despite the debates, there are three essential principles for area-based biodiversity conservation. These principles are related to habitat geographic coverage, amount, and connectivity. They emerge from evidence that, while large areas of nature are important and must be protected, conservation or restoration of multiple small habitat patches is also critical for global conservation, particularly in regions with high land use. We contend that the many area-based conservation initiatives expected in the coming decades should follow the principles we identify, regardless of ongoing debates. Considering the importance of biodiversity for maintenance of ecosystem services, we suggest that this would bring widespread societal benefits.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,044
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0090,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,005

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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