Addressing Biodiversity and Sustainability: Challenges and Opportunities in Asia
Notice bibliographique
Résumé
Asia is marked by high biodiversity. At the same time, it suffers from serious multi-factor threats to such biodiversity. Forest ecosystems and their species are threatened due to large-scale land conversion to plantations of agriculture. Land conversion to grasslands due to livestock activities leads to habitat destruction and loss of biodiversity. In addition, global warming is linked to the expansion of pest infestations, resulting in increased application of pesticides that negatively impacts biodiversity. Climate change also facilitates the dissemination of vector-borne disease, further endangering wildlife and human health. Besides, climate change has accelerated biodiversity loss in Asia through alteration of ecosystems, coral bleaching, and melting of Himalayan glaciers threatening freshwater ecosystems. Increased temperature and extreme weather conditions pose a great threat to species survival. Although the Sustainable Development Goals (SDGs) do emphasize the need for biodiversity conservation, this has been outlined in Goal 15, Life on Land, and Goal 14, Life Below Water. In tackling these goals, Asia has a Strategic Plan for Biodiversity 2011-2020 and Global Biodiversity Framework; in core protection ecosystems ensure sustainable development. Much more could be done in reversing, if not definitely halting, this ongoing loss in this region. In conclusion, agriculture, livestock, and climate change pose immense challenges to the biodiversity of Asia, which acts as a barrier to achieving sustainable development goals. Such challenges require enhanced conservation efforts and the adoption of sustainable practices in different sectors.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».