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Enregistrement W4412927400 · doi:10.1146/annurev-environ-111523-102359

Rewilding: Ten Years of Evolution and Development

2025· article· en· W4412927400 sur OpenAlexaff
Steve Carver, Sally Hawkins, Ian Convery, René Beyers, Tristan Derham, Yue Cao

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Environment and Resources · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Philosophy and Ethics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyClimatologyPolitical scienceEnvironmental planningEnvironmental resource managementEnvironmental scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rewilding has matured into a mainstream approach in nature conservation. More than 450 academic papers on rewilding have been published since the term first appeared in print in the early 1990s. Rewilding is characterized by a shift in conservation from compositional goals to functional restoration, and its goal is to foster coexistence between humans and nature. Rewilding is a potential climate change mitigation strategy, and rewilding projects can influence carbon cycling and help ecosystems become more resilient to climate change by restoring large herbivores and predators. Rewilding is gaining traction in policy at the national and international levels. Several global policy mechanisms and initiatives now support ecological restoration as part of a broader effort to combat biodiversity loss, climate change, and land degradation. Key debates and uncertainties surrounding rewilding include its relationship to ecological restoration, its role in promoting nonhuman autonomy, and the challenges of achieving transformative change within current paradigms.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,520
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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