A multi-criteria approach to identify priority regions for freshwater biodiversity conservation
Notice bibliographique
Résumé
Area-based conservation requires identifying priority areas, but guidance on which ecological criteria to use and how these criteria influence perceived conservation priorities is limited. To assess the sensitivity of spatial prioritization to such decisions, we used three ecological concepts (irreplaceability, taxonomic representativeness, and vulnerability) to create five conservation prioritization strategies (three proactive, one reactive, and one representative). We applied these to prioritize areas for freshwater fish and mussel diversity in Southwestern Ontario, a region with rich freshwater biodiversity and high anthropogenic pressures. Prioritization differed based on the strategies. The proactive 1 strategy, focusing only on vulnerability, identified sub-basins with the lowest diversity, offering limited biodiversity benefits. Conversely, high-priority sub-basins in reactive and proactive (2 and 3) strategies provided similar conservation value, containing similar richness of at-risk species. Sub-basin prioritization varied depending on whether a single-taxon or multi-taxon approach was used, yet overall biodiversity representation was similar. Current protected area coverage, protecting only 0.36% of the region, is inadequate to offer protection to freshwater species. Our findings suggest that implementing conservation measures in sub-basins identified by proactive strategies can maximize gains across multiple taxa, outperforming commonly used single-species strategies.
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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) | 0,000 | 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 ».