Targeted Synergistic Priorities for Conserving Biodiversity, Carbon, and Water on the Qinghai‐Tibetan Plateau
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Kunming‐Montreal Global Biodiversity Framework (GBF) highlights developing effective targets to halt and reverse the biodiversity and ecosystem services crisis. Although biodiversity and ecosystem services are tightly interlinked and interact in complex ways, a uniform global or national target has long ignored their interdependencies and uneven distribution to guide region‐ or ecoregion‐specific planning. Here, we use a flexible and stepwise approach, incorporating high conservation values of biodiversity, carbon and water and their complex interactions, to identify three targeted priority areas at regional and ecological jurisdictions on the Qinghai‐Tibetan Plateau (QTP). We find that 49% of the targeted priority areas could effectively protect about 60% of biodiversity, carbon, and water at the ecoregion scale. However, at the regional scale, 48% of the targeted priority areas have the potential to conserve up to 70% of biodiversity, carbon and water. Although the QTP has achieved the target three of the Kunming‐Montreal GBF (i.e., to protect 30% of areas), more than 75% and 70% of priority areas remain unprotected at the regional and ecoregion scales, respectively. More importantly, over 55% of the unprotected priority areas at the regional scale are under moderate to high human pressure. Our spatially explicit insights demonstrate the importance of expanding existing protected areas on the QTP, while highlighting the potential of targeted conservation initiatives at the subnational level to ensure the Kunming‐Montreal GBF in a more efficient manner.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».