Implementing a 30 % area-based target could achieve near-complete biodiversity representation in the Hengduan Mountains, China
Notice bibliographique
Résumé
Despite their limitations, it is generally accepted that area-based conservation targets are essential. We explored the potential gains in biodiversity representation if the Kunming-Montreal 30% target was implemented to optimal benefit in the Hengduan Mountains (HDM) bioregion, China. Using high high-resolution (5×5 km²) seed plant species distribution and phylogeny, we created a composite index of biodiversity using six commonly used metrics. These priority biodiversity zones were then enhanced by inclusion of centers of paleo- and neo-endemism identified using the CANAPE method. High-value zones of biodiversity and endemism were then compared with existing nature reserve areas to identify priority conservation gaps. The existing nature reserves covering 12% of the HDM represent 57% of total bioregional taxonomic and 41% of phylogenetic diversity. If an additional 18% of total area were located to coincide with eight priority regions identified, we estimate representation of bioregional taxonomic and phylogenetic biodiversity would both exceed 96%. Explicitly incorporating priority biodiversity with centers of endemism showed these do not always coincide spatially and allowed more specific articulation of conservation aims and threatening processes. We conclude that even within this global biodiversity hotspot, with appropriate optimization a 30% area-based conservation target could provide near-complete representation of bioregional biodiversity.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».