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Enregistrement W4403474886 · doi:10.1111/csp2.13244

Using key and critical biodiversity areas to identify gaps in the protected area network in the Limpopo Province, South Africa

2024· article· en· W4403474886 sur OpenAlexaboutno aff
Alexandra Dalziel, Mary Evans

Notice bibliographique

RevueConservation Science and Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityKey (lock)GeographyEnvironmental resource managementEnvironmental protectionEcologyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Kunming‐Montreal Global Biodiversity Framework (KMGBF) commits signatories to expand the global protection of land and sea by 30% in 2030. Additionally, in South Africa, a local target set in 2016 aims to conserve 16% of terrestrial areas using protected areas within a two‐decade time frame. Concurrently, it is crucial to recognize and prioritize sites where biodiversity must be protected immediately. This recognition has given rise to global Key Biodiversity Areas (KBAs) and South Africa's Critical Biodiversity Areas (CBAs). KBAs are sites of significance for the global persistence of biodiversity. In South Africa, CBAs delineate primarily or partially natural areas needing management. Despite their significance, an assessment of KBAs and CBAs in South Africa's Limpopo province, specifically the Vhembe District, is lacking. Employing GIS techniques, our evaluation focused on the coverage, size, and distribution of protected areas in the Vhembe District. Our analysis revealed that protected areas cover an impressive 38% of the Vhembe District. Critical Biodiversity Areas cover 9465 km 2 (36%) of the region. Alarmingly, 70% (6809 km 2 ) of these CBA sites lack protection. Additionally, KBAs cover 30% of the region, with 39% of sites covering approximately 3273 km 2 and laying outside the protected area network, rendering them entirely unprotected. Sluggish protected areas establishment rates and a deficiency in the strategic targeting of significant sites have resulted in over 10,000 km 2 of land warranting protection, particularly along the Soutpansberg Mountain Range. Moreover, South Africa's national target, established in 2016, which aims to protect a mere 16% of terrestrial areas by 2036, falls short of the global KMGBF target, reinforcing the urgency for an update in national policy and embracing other conservation methods. These findings suggest that, despite the commendable 38% protection of the district, setting a precedent for the rest of the country, there is a crucial need for municipalities, districts, and provinces to draw insights from the shortfalls of the Vhembe District.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2024
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Résumé présentoui

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