Graph-Based Approaches Modeling to Assess Ecological Connectivity, Create Natural Habitats and Strengthen Ecological Networks in Ouagadougou, Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
Cities in developing countries are particularly vulnerable to natural resource degradation, as urban development is often unplanned, and even when it is, it does not take biodiversity into account.Yet biodiversity is crucial to the construction and transformation of sustainable cities in Africa.Integrating ecological connectivity into urban planning is an essential tool for conserving and enhancing biodiversity and improving the quality of ecosystem services for city dwellers.This study aimed to assess ecological connectivity using the landscape graph modeling approach to identify priority fragments and dispersal corridors for conservation in the city of Ouagadougou, based on their overall contribution to forest habitat quality and connectivity.The ecological network modeling methodology used was based on the landscape graph approach, using Graphab 3 and QGIS 3.38.2software.Urban terrestrial mammals, a group of species sensitive to deforestation, were used as data for modelling.The main results reveal significant fragmentation of forest habitats, characterized by isolated habitat patches and a limited number of functional corridors.Local connectivity metrics calculations identified strategic habitats and essential corridors to be preserved.This spatial modeling research highlights the need to integrate conservation strategies into urban planning, particularly through the creation of corridor networks, with an emphasis on nature-based solutions for urban biodiversity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».