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Enregistrement W4417293218 · doi:10.1111/aec.70157

Looking Back to Plan for the Future: A Short History of Systematic Conservation Planning and Its Increasing Importance in Abating Earth's Biodiversity Crisis

2025· article· en· W4417293218 sur OpenAlexaboutno aff
Vanessa M. Adams, Hedley S. Grantham, James Watson

Notice bibliographique

RevueAustral Ecology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Ecology, Wildlife Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityConvention on Biological DiversityConservation PlanContext (archaeology)IndigenousSpatial planningPlan (archaeology)Measurement of biodiversityParticipatory planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The Convention on Biological Diversity Kunming‐Montreal Global Biodiversity Framework (KM‐GBF) was endorsed in 2022. This framework was designed to guide biodiversity conservation efforts globally, to not just halt the loss of biodiversity but to improve it. The emerging prominence of spatial planning as a means to these lofty ends is notable in the KM‐GBF, as it requires signatories to ensure that all areas within a country are under Participatory Integrated Biodiversity Inclusive Spatial Planning (PI‐BISP) to bring the loss of areas of high biodiversity importance and ecosystems of high integrity close to zero by 2030, while respecting the rights of Indigenous Peoples and local communities (Target 1). Furthermore, there are spatial planning requirements in at least a further five targets which guide on‐the‐ground management and broader policy for protecting, conserving, managing, and restoring nature. Here, we review the history and context of systematic conservation planning, as a discipline born out of an application (and subsequent publication) by Jamie Kirkpatrick in 1983 across the central east coast of Tasmania. In doing so we consider the planning theory which influenced systematic conservation planning, the tools which have been developed to bridge plans and implementation, and forward‐looking innovations needed to deliver on the KM‐GBF goals.

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 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)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,232 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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