Toward Understanding Research Evolution on Indirect Drivers of Ecosystem Change along the Interface of Protected and Non-Protected Lands
Notice bibliographique
Résumé
Against a backdrop of rapid environmental degradation and increasing pressures on natural resources, a broad list of innovations has emerged to support the vision of the post-2020 Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework and strengthen regional and country-level biodiversity strategies along the interface of protected areas and non-protected lands. The success of these strategies depends in large part on science-informed consideration and approaches to the underlying and indirect drivers of change for natural systems and ecosystem services. This paper aims to inform future strategies and action plans for conservation efforts and sustainable practices globally and regionally, with a specific focus on Latin America’s environmental challenges. Bibliometric analysis, covering two decades from 2003 to 2023, focused on global and Latin American research trends related to the indirect drivers of change for natural systems and ecosystem services at the interface of protected and non-protected lands. Through structured analysis, key opportunities for increased collaboration, impact, and research focus are identified, highlighting the need to expand research collaboration strategies and reach, enhance research dissemination through open and equitable innovations, and strengthen capacity to the complex and interrelated challenges underlying accelerated change in natural systems, which affects biodiversity and ecosystem services.
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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 | 0,014 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,050 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».