A comparative analysis of protected area expansion strategies for biodiversity and ecosystem services: a case study of Hainan Island
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The allocation of limited resources to simultaneously protect biodiversity and provide ecosystem services (ESs) is a critical global challenge in achieving the Kunming–Montreal Global Biodiversity Framework. One common strategy for this challenge is to expand existing protected areas (PAs), but the efficiency of different expansion methods for biodiversity and ESs remains unknown. Methods This study investigated two strategies, preserving existing PAs (“locking”) versus reassessing their boundaries (“unlocking”), to evaluate their effectiveness in achieving biodiversity and ES targets. The study used Marxan, a spatial modeling tool, to assess the effectiveness of PAs expansion strategies on Hainan Island in China. Results and discussion The current PAs system, which encompasses 8.82% of the island, is inadequate for protecting the target levels of biodiversity and ES. We experimented with expanding the PAs to 15% using both strategies. The results revealed that, compared with the “unlocking” strategy, the “locking” strategy favored ES protection (66.49% vs 86.84%), but did so at the expense of biodiversity conservation. In contrast, the “unlocking” strategy required a larger area for expansion and led to increased habitat fragmentation compared wtih the “locking” approach. These findings underscore the need for a strategic approach to expanding PAs and balancing between biodiversity conservation and ES provision. This study offers valuable insights that could be used for broader applications in PAs management and biodiversity conservation planning.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».