A Biodiversity Observation Network to support conservation action and mainstream knowledge in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canada has begun an ambitious project to build an observing system to monitor the changing state of its biodiversity and ecosystems. A Canada-wide Biodiversity Observation Network (CAN BON) can support the measurement, mapping, and modelling of biodiversity change—the losses and gains in the diversity of plant, animal, and microbial life—and ecosystem services. This initiative responds to eight challenges presently constraining Canada's capacity to deliver timely and robust knowledge to achieve its biodiversity goals. CAN BON is conceived as a network connecting diverse organizations to support sustained biodiversity monitoring by collaboration among universities, museums, governments, industries, NGOs, community groups, and Indigenous organizations. This inclusive network will “mobilize monitoring data” to (1) combine observation and computing infrastructures and traditional knowledge to track and understand biodiversity losses and gains across the country; and (2) link the accumulated data and knowledge to models to inform the detection and attribution of biodiversity change needed to support biodiversity policy with forecasts from local to national levels. We expect that CAN BON will foster the mainstreaming of biodiversity data and knowledge into other sectors of the economy and society, and thereby support the technical and social innovation in Canada's transition to a nature-positive future.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».