Incorporate ecosystem services into the determination and promotion of protected areas based on multi-criteria decision-making method
Notice bibliographique
Résumé
Establishing protected areas (PAs) is recognized as an effective measure to prevent ecological degradation and maintain biodiversity. The goal of 30 by 30 is ambitiously proposed in the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework, which commits governments around the world to protect 30% of the world's land and ocean by 2030. However, there is still a significant gap in the current PAs. As an effective guarantee of human well-being, incorporating ecosystem services (ESs) conservation into the goals of PAs is being acknowledged. How to better incorporate ESs into management decisions to balance the negative trade-offs between services is a concern when considering the benefits of PAs. The ordered weighted average algorithm (OWA) provides an effective method of providing multiple benefits simultaneously. However, we noticed that the results are highly dependent on the input. We have noticed the different results of studies in the literature. Differences may represent regional differences and come from different scales and analysis methods. In general, we suggest that selecting service types based on regional differences and redundancy of service functions, selecting a reasonable number of services based on algorithm characteristics, and calibrating model parameters based on field research to improve the accuracy of service simulation are key issues. We continue to explore what problems exist in the selection of PAs in which regions, i.e., time and space scale determination, interaction relationship analysis, and subsequent management policy formulation, to make the research more insightful and policy-relevant. We believe that this article can provide strong insights when selecting and promoting PAs from around the world. • Proposes an OWA-based multi-criteria decision framework to integrate ESs into PA planning, mitigating their spatial trade-offs. • Establishes key criteria for ES selection (type, quantity, quality) to ensure robust PA decision-making. • Emphasizes that spatiotemporal scale selection critically impacts PA connectivity and management effectiveness. • Managing PAs avoid becoming “paper parks” and instead serve as effective multifunctional landscapes. • Provides a scientific and scalable approach to support the global 30×30 conservation goal.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».