Biodiversity conservation requires integration of species-centric and process-based strategies
Notice bibliographique
Résumé
Conservation science and policy are geared primarily toward the preservation of species and habitats, with priority often given to the rarest, most vulnerable or most charismatic forms. This pattern-based approach has broad appeal and offers a pragmatic short-cut for targeting conservation action. However, the long-term efficacy of species and landscape conservation programs remains highly uncertain, amid growing evidence that sustainable conservation action requires an increased emphasis on preserving ecological and evolutionary processes. This reframing of conservation goals was first proposed 50 y ago, but the concept has struggled to gain traction, particularly in terms of translation into policy. Nonetheless, recent events have shifted the narrative, with multiple interlinked global challenges-including biological invasions, food security, disease, and climate change-putting ecological processes firmly back on the agenda. Concurrently, conservation finance is changing rapidly, driven in part by the 2022 Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework, which prioritized actions to enhance and restore ecosystem stability, connectivity, and resilience. These ecosystem properties are fundamentally process-driven and appear to create an operational gulf between current conservation practice and the targets of international agreements. We describe how new approaches can be used to close this gap by redirecting conservation attention toward processes at the heart of ecosystem function, including adaptation, gene flow, dispersal, and trophic interactions. Wider adoption of these approaches is urgently needed to forge a deeper connection between conservation practice and policy targets, thereby ensuring that ongoing investment in biodiversity conservation goes beyond damage limitation and instead leaves a lasting legacy of resilient ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,032 |
| Communication savante | 0,021 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».