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Enregistrement W4412704230 · doi:10.1073/pnas.2410937122

From science to impact: Conserving ecological connectivity in large conservation landscapes

2025· review· en· W4412704230 sur OpenAlexaff
Robin Naidoo, Cody M. Aylward, Wendy Elliott, Annika T. H. Keeley, Margaret F. Kinnaird, Michael Knight, Cristian Remus Papp, Kanchan Thapa, Rafael Antelo

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityEcosystem servicesEnvironmental resource managementLeverage (statistics)GeographyEcologyLandscape connectivityEcosystemEnvironmental planningEnvironmental scienceComputer scienceBiologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Implementing ecological connectivity conservation in large landscapes requires cutting-edge science combined with consideration of ecological, socioeconomic, and cultural factors that collectively shape the outcomes of conservation efforts. We outline a theory of change (ToC) for connectivity conservation to improve the ecological condition of landscapes and biodiversity and the ecosystem services upon which humans depend. We review connectivity conservation efforts on four continents in large landscapes that span gradients of latitude, fragmentation, biodiversity value, socioeconomic characteristics, and the richness of data used to assess connectivity and target action. We share the substantial but variable progress made in each landscape and outline specific challenges to achieving conservation goals. Opportunities and challenges in public and private sectors can further leverage the potential of large-scale connectivity conservation to reduce isolation and improve gene flow in functional landscapes worldwide.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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