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Enregistrement W4405948619 · doi:10.1111/cobi.14434

Classification of direct threats to the conservation of ecosystems and species 4.0

2024· article· en· W4405948619 sur OpenAlexaff
Nick Salafsky, Claire Relton, Bruce E. Young, P. A. Greg Lamarre, Monika Böhm, Mark Dionne, Kevin K. He, Craig Hilton‐Taylor, Charles Latrémouille, John C. Morrison, Calla V. Raymond, Mary B Seddon

Notice bibliographique

RevueConservation Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaMinistère des Ressources naturelles et des Forêts
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystemGeographyBiodiversityEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0240,011
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,010

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSans objet
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

Citations26
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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