A Geospatial Approach for the Assessment and Management Prioritization of Philippine Terrestrial Key Biodiversity Areas: Towards Meeting Global Sustainability Targets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Biodiversity plays a major role in sustaining life on Earth, with innumerable benefits to society. However, biodiversity loss and extinction due to external threats have been increasing globally. Key biodiversity areas (KBAs), although without an established legal basis, are important sites that contribute to the persistence of biodiversity. The use of geospatial technology has been proven to be a reliable, cost-effective, and targeted approach for biodiversity conservation and ecological management. In this study, data integration and spatial analysis were used in developing an easily interpretable and adaptable quantitative assessment and prioritization of KBAs. The identification of priority KBAs was based on threatened species, human-made structures, forest fragmentation, and forest loss. The integrated rankings revealed that Sibutu and Tumindao, Ragay Gulf, and Simunul and Manuk Manka Islands were the three highest priority KBAs based on the integrated factor scores, with all having almost zero overlap with protected areas (PAs). Among the top twenty KBAs, twelve sites had less than 2% overlap with PAs. Priority KBAs were identified in this study, either by means of the integrated rankings or by analyzing the relationships of the factor values. Implementing a management system in these identified priority KBAs, either as PAs or other effective conservation measures (OECMs) will lead to improving the condition in these sites. Moreover, these additional areas for conservation can contribute towards SDG 15 and in meeting the Philippines’ commitment to the “30 by 30” target under the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».