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Enregistrement W4406802195 · doi:10.1016/j.ecolind.2025.113147

Identification and scenario-based optimization of ecological corridor networks for waterbirds in typical coastal wetlands

2025· article· en· W4406802195 sur OpenAlex
Geng Huang, Wenjia Hu, Jianguo Du, Yifei Jia, Zhou Zeng, Guangchun Lei, Neil Saintilan, Li Wen, Yuyu Wang

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEcological Indicators · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésWetlandIdentification (biology)EcologyHabitatEnvironmental scienceGeographyEnvironmental resource managementFisheryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The limited space for coastal wetland conservation may conflict with achieving the 30 % protected area target under the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework. Identifying ecological corridors and enhancing connectivity in coastal wetlands is crucial for prioritizing critical areas. Our study presents a methodology for identifying ecological corridors for migratory waterbirds, using Yancheng coastal wetlands, a crucial stopover in the East Asian-Australasian Flyway, as a case study. We developed a novel framework for identifying and optimizing bird ecological corridors. Our approach integrates multiple key methodologies, including a comprehensive scoring system for selecting indicator species, an ecological source identification method combining MaxEnt and Morphological Spatial Pattern Analysis (MSPA), and a scenario-based simulation approach for optimizing corridor networks. We combined distribution data of 40 coastal waterbird species across four guilds with MaxEnt-simulated suitable habitat and MSPA-identified ecological source patches to improve source selection accuracy. Employing Circuit Theory, we identified critical ecological bottlenecks and facilitators. To optimize the ecological corridor network, we simulated three scenarios: (I) adding ecological stepping stones, (II) enhancing barrier points, and (III) simulating pinch point degradation. Scenario III proved most effective due to its lower optimization costs, robust planning, and high applicability, making it particularly effective in maintaining ecological network connectivity. Our scenario-based approach successfully enhanced connectivity and stability within coastal wetlands by targeting specific protection and habitat quality needs for diverse waterbird guilds. This methodology represents a significant step forward in migratory waterbird conservation in Yancheng and provides a valuable model for other globally significant biodiversity hotspots.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
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