Nature requires investment: applying Priority Threat Management to support biodiversity and climate targets
Notice bibliographique
Résumé
1. Stemming biodiversity loss requires greater investment in conservation and more efficient use of available resources. Prioritizing conservation actions that yield the most biodiversity benefit for the least cost can help maximize return on investment. Actions that have co-benefits for other objectives, such as climate change mitigation, can also help mobilize additional funds for conservation. 2. We used Priority Threat Management to identify actions to secure the greatest number of species groups of conservation concern for the least cost in the Lake Simcoe-Rideau ecoregion, Ontario—one of Canada’s biodiversity crisis ecoregions. We also estimated the carbon sequestration benefits of actions related to land protection and restoration. 3. We found that without additional investment in conservation, 13 of 16 species groups were expected to have <50% probability of persistence in this ecoregion by 2050. Implementing all proposed strategies would yield the greatest biodiversity benefits and secure 12 of the 16 species groups with ≥60% probability of persistence, at a cost of $113 million per year over 27 years. In comparison, investing CA$97 million per year in landowner stewardship, habitat protection, and restoration and regeneration strategies could secure ten species groups and improve the probability of persistence of one additional group from 39% to 55%, an increase of >15%. 4. The habitat protection and restoration strategies also deliver direct carbon benefits of around 11.2Mt in avoided CO2 emissions and 137.6Mt CO2 in potential sequestration, respectively, thus supporting alignment with climate change mitigation targets and delivering co-benefits that may further justify investment. 5. Synthesis and applications. By estimating the costs and demonstrating the expected benefits and potential carbon co-benefits of conservation actions, Priority Threat Management can help maximize return on investment and identify actions that address multiple environmental crises.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».