Evaluating the effectiveness of conservation priorities in mitigating agricultural threats to China’s vertebrates
Notice bibliographique
Résumé
Conservation priorities (CPs), considered at least 44 % of the terrestrial area globally, would be a critical tool for avoiding a dramatic collapse of biodiversity. Agriculture is widely recognized as the largest driver of biodiversity loss. However, in China, where the demand for food production and croplands is the highest, the threats posed by agricultural activities to endangered vertebrates–particularly across different taxonomic classes–have not been thoroughly assessed. Additionally, the effectiveness of CPs in addressing these threats needs quantification across the country. In this study, we utilized high-resolution cropland data and information on threatened vertebrates to analyze the threats posed by croplands, while also evaluating the effectiveness of CPs in China. Our findings indicate that croplands in the Middle-Lower Yangtze Plain and Northeast China represent the most significant threats to threatened birds, with 1,346 and 751 identified risk spots, respectively. Furthermore, croplands in Southwest China pose considerable threats to threatened mammals and amphibians, with 851 and 469 risk spots, respectively. Importantly, many of these risk spots are not covered by CPs, revealing a significant gap of 1.2 × 10 5 km 2 , primarily in the Middle-Lower Yangtze Plain (3.6 × 10 5 km 2 ) and Southwest China (3.5 × 10 5 km 2 ). These findings provide critical insights that can inform strategies aimed at achieving the goals of the Kunming-Montreal Framework in China.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».