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Enregistrement W4410974620 · doi:10.1016/j.eiar.2025.108021

Population abundance should be an Essential Biodiversity Variable in infrastructure impact assessment

2025· article· en· W4410974620 sur OpenAlex
Rafael Barrientos, Fernando Ascensão, Lenore Fahrig, Fernanda Zimmermann Teixeira, Marcello D’Amico

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Impact Assessment Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaMinisterio de Ciencia e InnovaciónCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorComunidad de Madrid
Mots-clésBiodiversityAbundance (ecology)Variable (mathematics)PopulationEnvironmental impact assessmentEnvironmental resource managementEnvironmental planningEnvironmental scienceGeographyEcologyMathematicsBiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Roads, railways, power lines, and other linear infrastructure benefit the growing economy but also impact biodiversity. Environmental Impact Assessments (EIAs) are a key process that should guarantee that biodiversity loss is avoided or mitigated on linear infrastructure projects. Long-term population persistence can be compromised near infrastructure if their impacts are reducing population abundance. This is why the mere presence of an animal population near an infrastructure is not enough to infer that this infrastructure is or is not having an impact and there is a need to monitor population abundance trends. However, population-oriented approaches are rare in studies focused on the impacts of linear infrastructure. We suggest that the best way to evaluate genuine impacts is to include wildlife population abundance among the metrics to be measured in EIAs and monitored in follow-up studies. Population abundance and its trend are good proxies to evaluate the impact of linear infrastructure on the health of local populations and their persistence probability.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,340 · 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