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Enregistrement W4411508505 · doi:10.1016/j.biocon.2025.111313

The spatial distribution of tests of conservation interventions does not align with global conservation needs

2025· article· en· W4411508505 sur OpenAlexaffabout
Anindita Anjan, Jonas Geldmann, Mike Harfoot

Notice bibliographique

RevueBiological Conservation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensRegent College
Organismes subventionnairesDanmarks Frie ForskningsfondImperial College LondonCambridge Philosophical Society
Mots-clésDistribution (mathematics)Nature ConservationGeographyEnvironmental resource managementSpatial distributionEnvironmental planningEnvironmental scienceEcologyBiologyRemote sensingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aligning research effort to address major threats to biodiversity is key to bending the curve of biodiversity loss with limited resources. Recent global threat mapping for terrestrial amphibians, birds, and mammals enabled us to assess whether there was alignment between the spatial distributions of key threats (logging, hunting, agriculture, pollution, Invasive Non-Native Species, and climate change) and published tests of conservation interventions addressing these threats (1025 English and 147 non-English language studies from 15 languages collated in the Conservation Evidence database). We ran Generalised Linear Models (GLMs) to determine the key predictors (including socio-economic factors) of the number of studies that test interventions on amphibians, birds, and mammals per country. We found poor spatial alignment between studies and the impact probabilities of threats for each taxon. Studies were distributed across 92 countries with 64 % of all studies conducted in the United States, United Kingdom, Canada, and Germany. Most studies focused on interventions against agricultural threats (60 %, 79 %, and 58 % for amphibians, birds, and mammals, respectively) – next most common were interventions tackling climate change (18 % of bird studies), hunting/trapping (29 % of mammal studies), and logging (20 % of amphibian studies). Countries with the highest threat levels typically had few or no studies, although several countries had both high threat levels and numbers of studies, including: Germany for amphibian interventions against agriculture, New Zealand for bird interventions against invasive species, and Brazil for mammal interventions against hunting. However, our modelling suggested that certain socio-economic factors, not levels of conservation risk posed by threats, were associated with more studies testing interventions. These factors included countries with higher levels of Gross Domestic Product (GDP) (amphibians and birds) and greater levels of government effectiveness (mammals). We call for rapid action to remove barriers to (and incentivise) reporting tests of interventions, such as through specific funding to test conservation actions and a global reporting database in both English and non-English languages to fill evidence gaps in underrepresented regions. Building ‘testing partnerships’ to link Global North and Global South institutions through networks of funders, local community, governmental, non-governmental and research organisations would also help to better coordinate testing of interventions to address conservation needs. This will require international coordination to build capacity for testing interventions and reporting their effects, whilst avoiding parachute science.

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)0,001
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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