Understanding and managing introduction pathways into protected areas in a changing climate
Notice bibliographique
Résumé
The Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework 2030 calls for the conservation of 30% of the world’s ecosystems, focusing on protecting areas vital to biodiversity, identifying and managing invasive species introduction pathways, and minimizing the impacts of climate change on biodiversity. While protected areas (PAs) have historically limited the introduction, establishment, and spread of non-native species, climate change is likely to increase their susceptibility to invasion. Yet we know little about how pathways may shift in the future, making it difficult for managers to plan appropriately. This paper explores how climate change may affect primary and secondary pathways of introduction and presents an adaptive management approach to avoid, minimize, and mitigate impacts. Climate change has influenced introduction pathways by modifying human behaviors (e.g., forced migration and shifting travel and vacation destinations), and by altering transportation routes, natural dispersal mechanisms, and the environmental conditions along these pathways and in donor and receiver regions. These changes increase the risk of non-native species introductions and their subsequent spread within PAs. Implementing climate-smart adaptive biosecurity, an iterative process that includes the incorporation of new technologies and perspectives, will become increasingly important for invasive species prevention and management of PAs as it provides flexibility in management response and maximizes positive outcomes when resources are limited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».