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Enregistrement W4407056252 · doi:10.1016/j.biocon.2025.111007

Five recommendations to fill the blank space in indicators at local and short-term scales

2025· article· en· W4407056252 sur OpenAlexafffundabout
Katherine Hébert, Maximiliane Jousse, Janaína Serrano, Dirk Nikolaus Karger, F. Guillaume Blanchet, Laura J. Pollock

Notice bibliographique

RevueBiological Conservation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBlankTerm (time)Space (punctuation)Environmental scienceGeographyComputer sciencePhysicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The year 2030 is rapidly approaching. Building, monitoring, and reporting indicators to evaluate the 2030 targets in the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (GBF) is a major challenge that requires, at minimum, nations to assess their progress at least once within the next five years. To effectively monitor this progress, we need indicators that capture fast-paced, on-the-ground biodiversity change at the scale of conservation action, alongside slower, more diffuse biodiversity trends at national scales. We argue that the focus on monitoring global and national biodiversity changes has left a gap in our ability to capture fine-scale changes and therefore our progress towards the GBF's Goal A targets. To fill this blank space, we recommend integrating locally sourced data into biodiversity indicators, testing indicator performance at relevant spatiotemporal scales, monitoring locally and strategically to detect changes across scales, and developing indicators of fine-scale biodiversity changes. • There is a gap in the coverage of biodiversity indicators at short-term and local scales. • We must fill this gap to evaluate the Global Biodiversity Framework targets by 2030. • We need local and strategic monitoring to track progress across scales. • Indicators should be tested to determine their suitability at multiple scales. • Going forward, indicator development should prioritise sensitivity at fine scales.

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 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,324

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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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