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Enregistrement W4416692059 · doi:10.1111/avsc.70047

Synergies and Trade‐Offs Between Biodiversity Conservation, Human Well‐Being, and Agricultural Production: Lessons From the Southern Atlantic Forest of Brazil

2025· article· en· W4416692059 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueApplied Vegetation Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesDivision of Biological InfrastructureFundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Estado de Santa CatarinaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoUniversidade Regional de BlumenauNational Science Foundation
Mots-clésBiodiversityAgricultural biodiversityAgricultureBiodiversity hotspotRevenueClimate changeMeasurement of biodiversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Aims We evaluate the complex interplay between biodiversity conservation, agricultural production, and socioeconomic development in the Southern Brazilian Atlantic Forest, under both current and projected future conditions. Specifically, we aim to understand (1) the spatial distribution of woody plant biodiversity (species richness, phylogenetic richness, and functional richness) and agricultural revenue (from temporary and permanent crops), (2) the potential synergies and trade‐offs between biodiversity, agricultural revenue, and socioeconomic metrics, and (3) how associations between biodiversity and agricultural revenue may shift under projected climate scenarios by 2040. Our findings provide decision‐makers with insights to balance biodiversity conservation with agricultural sustainability, offering a framework applicable to similar regions globally. Location Santa Catarina, Brazil. Methods We used machine learning ensemble models to predict woody plant biodiversity and agricultural revenue based on climate, topography, soil, and spatial structure. Biodiversity data were compiled from 480 forest inventory plots (4000 m 2 each), while socioeconomic indicators and agricultural production data were obtained from governmental databases. Soil and environmental data were sourced from open‐access global databases. Results Temperature, precipitation, and topography were primary predictors of biodiversity, highlighting climate and terrain influences on species richness. In contrast, spatial structure emerged as the main predictor of crop revenue, emphasizing the role of local infrastructure and biophysical factors in agriculture. Projections for 2040 indicate stable biodiversity levels in most municipalities, with localized shifts in biodiversity and crop yields driven by climate‐induced changes. Our findings reveal synergies between biodiversity and agricultural revenue but also underscore trade‐offs, particularly between permanent crop revenue and forested area. Conclusions Our results support prioritizing conservation efforts in regions projected to maintain or increase biodiversity while promoting climate‐smart agriculture for sustainable production. This framework, adaptable to other biodiverse, agriculturally reliant regions, provides a tool for policymakers to balance biodiversity conservation with sustainable agricultural practices under shifting climate conditions.

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.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,520

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 technologies0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,229 · 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