Classification of direct threats to the conservation of ecosystems and species 4.0
Notice bibliographique
Résumé
Identifying and assessing the magnitude of direct threats to ecosystems and species are critical steps to prioritizing, planning, implementing, and assessing conservation actions. Just as medical clinicians and researchers need a standard way to talk about human diseases, conservation practitioners and scientists need a common and comprehensive language to talk about the threats they are facing to facilitate joint action, evaluation, and learning. To meet this need, in 2008 the IUCN Species Survival Commission and the Conservation Measures Partnership produced the first version of a common threats classification with the understanding that it would be periodically updated to take into account new information and learning. We present version 4.0 of this classification. For this latest update, we reviewed existing versions and derivatives of the original classification, over 1000 citations of the classification, threats data from over 2900 real-world conservation projects, and comments from many users. Based on our findings, we made changes to the threats classification scheme, including addition of a level 0 threat class, refinement of levels 1 and 2 threat categories, and addition of the threat "Fencing & walls" to level 2. Also added were level 3 threat types and modifiers that provide a more detailed description of different types of direct threats and thus allow users to fine-tune analyses and actions. The update also clarifies how to treat various stressors, including natural disaster events and climate change. As a result of these changes, we revised the formal definition of direct threats. They include human actions that are the direct cause of ecosystem or species-population degradation and loss, such as agriculture, transport, natural resource use, and ecosystem management. They also include ultimate stressors in natural systems whose dynamics have been altered by the effects of current or historical human actions, such as invasive or problematic native species, pollution, natural disasters, and climate change.
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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 | 0,008 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,010 |
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 ».