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Enregistrement W4408861955 · doi:10.1109/agers65212.2024.10932885

Malaysia's Policy and Innovation Technology in Biodiversity Conservation

2024· article· en· W4408861955 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityBiodiversity conservationBusinessEnvironmental resource managementEnvironmental planningGeographyEnvironmental scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malaysia is a megadiverse country with natural ecosystems consist of an immense variety of wild plants and animals. These natural ecosystems also contain a diverse array of flora and fauna communities. Malaysia's rich biodiversity constitutes an extraordinary natural capital that maintains its natural environment and the life-support systems that give us food, water, and numerous economic benefits. The first National Policy on Biological Diversity was formulated in 1998. Current policy, The National Policy on Biological Diversity 2022-2030 (NPBD 2022-2030), is with the adoption of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework, adopted after the 15th Conference of Parties to the Convention on Biological Diversity (CBD COP15), 2022. NPBD, through its 5 goals, 17 targets, and 61 actions, provides the direction and framework for Malaysia to conserve its biodiversity. However, the country's transition to becoming a developed, high-income nation has exerted various pressures on its biodiversity, leaving many species vulnerable, with some even facing threats of extinction. Other pressures that threaten Malaysia's biodiversity include habitat fragmentation, invasive alien species, pollution, poaching, increasing competition for land, and climate change. Advances in technology and digital innovations, such as artificial intelligence (AI), machine learning (ML), drone, Geographic Information Systems (GIS) and remote sensing, are stepping in to revolutionize biodiversity monitoring. These tools are making biodiversity assessments more efficient, scalable, and cost-effective, thus offering a new frontier for conservation efforts. As the biodiversity crisis deepens, the integration of technology innovation into mainstream conservation monitoring will be the key.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0170,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,006

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
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