Protected area management has significant spillover effects on vegetation
Notice bibliographique
Résumé
The Kunming–Montreal Global Biodiversity Framework calls for rapid global expansion of protected areas in response to ongoing biodiversity loss and ecosystem degradation1. One of its strongest selling points is the benefits protected areas provide to adjacent human communities2,3. However, little attention has been paid to how policy and management can support such benefits. Here, to address this gap, I explored influences on the effect sizes of vegetation spillovers from a candidate 12,513 Australian protected areas, defining spillovers as the difference in vegetation outside a protected area that occurs as a consequence of the existence of the protected area4. In 2020, 71% (2,189) out of the 3,063 protected areas for which full analysis was possible had a positive spillover effect of 0.1 or greater on at least 1 of 10 vegetation cover classes. Many protected area types were significant predictors of spillover magnitude. The covariance explained by protected area type with local and contextual variables was 14%, suggesting that internal management moderates adjacent locations. These findings highlight the potential to include spillover effects explicitly in global policy frameworks and suggest a pathway to an empirical basis for monitoring and accounting schemes that support biodiversity conservation and ecosystem service provision adjacent to protected areas. Analysis of effect sizes of vegetation spillovers from protected areas in Australia shows that 71% of over 3,063 analysed protected areas had a positive spillover effect, and that these effects covary with protected area management type.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».