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Enregistrement W4411257097 · doi:10.3897/neobiota.99.152680

Multiple targets of the Global Biodiversity Framework must be addressed to manage invasive alien species in protected areas

2025· article· en· W4411257097 sur OpenAlexaboutno aff
Philip E. Hulme, Deah Lieurance, David M. Richardson, Tamara B. Robinson

Notice bibliographique

RevueNeoBiota · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBiological Control of Invasive Species
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiteit StellenboschTertiary Education Commission
Mots-clésAlien speciesAlienBiodiversityInvasive speciesGeographyEcologyEnvironmental resource managementIntroduced speciesEnvironmental planningBiologyEnvironmental sciencePolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (GBF) sets out ambitious global targets to reduce biodiversity loss by 2030 and will determine the conservation agenda for the next decade. Invasive alien species are a major driver of biodiversity loss in terrestrial and marine ecosystems; and a key focus of the GBF is therefore to reduce their introduction by 50% through pathway management as well as eradicating or controlling established alien species in priority sites (Target 6). Protected areas are among the most important priority sites for the management of biological invasions. However, delivery of Target 6 for protected areas entails coordination with other GBF targets especially in relation to rapidly evolving pathways such as increasing international and domestic tourism (Target 15), progressive encroachment of urban areas (Target 12), development of intensive agriculture/aquaculture systems in buffer zones (Target 10), species rafting on marine plastic (Target 7), and growing risk from range-shifting species under climate change (Target 8). The management of established invasive alien species requires effective spatial planning (Target 1) to prioritise the limited human and financial resources available to manage biological invasions including recognising those protected areas facing the greatest immediate and future threat, identifying the species that pose the greatest risk to threatened species (Target 4) and/or Nature’s Contributions to People (Target 11), and obtaining the necessary finance required to effectively control priority species (Target 19). The goal of expanding protected areas to cover 30% of land, water, and seas (Target 3) will need to avoid the inclusion of areas already harbouring invasive alien species. Addressing biological invasions must be an inclusive process (Target 22) undertaken over multiple years that involves the sharing of knowledge and data (Target 21). Decision-makers, protected area managers, researchers, and representative of local communities should all be involved in the regular prioritisation, implementation, and review of management activities. Consequently, the effective management of biological invasions to halt biodiversity loss by 2030 will not be realised by having an exclusive focus on achieving Target 6; it will also require that substantial progress is made with most GBF Targets. Elucidating the interconnectedness of different GBF Targets in relation to their direct or indirect role in the effective management of biological invasions reveals opportunities for a more integrated approach to biodiversity conservation. The inclusion of the multiple GBF targets in strategies to address invasive alien species is the step change needed to reduce the magnitude of this threat to biodiversity by 2030.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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