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Enregistrement W4410929767 · doi:10.1111/cobi.70073

Exploring gaps, biases, and research priorities in the evidence for reptile conservation actions

2025· article· en· W4410929767 sur OpenAlexaff
Oliver Speight, William H. Morgan, Thomas White, Katherine A. Sainsbury, Amos Bouskila, Guy Rotem, Rebecca K. Smith, William J. Sutherland, Maggie J. Watson, Alec P. Christie

Notice bibliographique

RevueConservation Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesImperial College LondonCambridge Philosophical SocietyMAVA FoundationArcadia Fund
Mots-clésConservation scienceGeographyEnvironmental resource managementEcologyEnvironmental planningBiologyEnvironmental scienceBiodiversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With over 21% of reptile species threatened with extinction, there is an urgent need to ensure conservation actions to protect and restore populations are informed by relevant, reliable evidence. We examined the geographic and taxonomic distribution of 707 studies that tested the effects of actions to conserve reptiles synthesized in Conservation Evidence's Reptile Conservation synopsis. More studies were conducted in countries with higher gross domestic product per capita, more reptile species, and higher proportions of threatened reptile species. Studies were clustered in the United States (43%) and Australia (15%), and no studies were conducted in large parts of Southeast Asia, South America, and sub-Saharan Africa. Taxonomically, 47% of 90 reptile families (mostly Squamata) were not studied at all. Although Squamata and Testudines species featured in approximately 50% of studies, 7 of the 10 most-studied reptiles (constituting 36% of studies) were turtles or tortoises, and there were significantly more studies per species on Testudines than Squamata. There were also significantly more studies on species: classified as least concern (as opposed to all other International Union for Conservation of Nature categories apart from near threatened); not categorized as endemic or insular; with more Wikipedia page views; and lacking data on venomousness. There was no significant relationship between the number of studies and the evolutionary distinctiveness or body mass of species. Our results highlight pressing evidence needs, particularly for underrepresented regions and threatened and data-deficient species (e.g., evolutionarily distinct and globally endangered reptiles in South America, sub-Saharan Africa, and Southeast Asia). To overcome evidence gaps and a lack of basic ecological data, future work should explore how the effects of actions transfer across taxa and regions. We call for greater efforts to coordinate and increase testing and reporting in a strategic manner to inform more effective and efficient conservation actions globally.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0010,000

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 Opus0,690
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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