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Enregistrement W4410330041 · doi:10.1016/j.biocon.2025.111218

The use and abuse of ecosystem service concepts and terms

2025· article· en· W4410330041 sur OpenAlexfundno aff
Kristy M. Ferraro, Anthony L. Ferraro, Erick Lundgren, Nathalie R. Sommer

Notice bibliographique

RevueBiological Conservation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnvironmental resource managementEcosystemEcosystem servicesService (business)GeographyEnvironmental planningBusinessEcologyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The language used in ecology and conservation shapes our understanding of and actions toward the natural world. Among the most commonly used terms, ‘ecosystem services’ has become central to conservation discourse, defined as the benefits humans derive from ecosystems. While the ‘ecosystem services’ framework has effectively communicated nature's contributions to human well-being, its anthropocentric focus raises concerns about conceptual accuracy and ethical implications. By prioritizing human utility, the term risks misrepresenting ecological roles and marginalizing conservation efforts for species and ecosystems without immediate economic value. Additionally, its misuse in research and policy has led to confusion by conflating ecological processes with human-centered benefits. Although Nature's Contributions to People (NCP) has been proposed as an alternative framework to address these concerns, it faces similar limitations. Rather than replacing one anthropocentric framework with another, we argue for a broader adoption of the already existing ‘ecosystem functions’ framework. This approach provides a more accurate descriptor of ecological processes while avoiding the conceptual and ethical pitfalls of reducing ecosystems to their benefits for humans. Thus, the ‘ecosystem functions’ framework offers a step toward a more holistic and inclusive approach that respects the complexity of ecological relationships and supports effective conservation practices.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations15
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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