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Enregistrement W6893229201 · doi:10.5281/zenodo.14712269

Region constrained terrestrial areas of conservation importance for 2030

2024· dataset· en· W6893229201 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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueIIASA PURE (International Institute of Applied Systems Analysis) · 2024
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomeGridSnapshot (computer storage)PrioritizationMap projectionSpatial analysisLand coverBiodiversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This data repository contains updated layers of global terrestrial conservation importance based on the framework and feature data described in Jung et al. (2021). The purpose of these updated maps is to more closely support modelling efforts in global intercomparison exercises (e.g. Bending the Curve) as well as to align with Target 3 ("30x30") of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (source).Compared to the previous results published in Jung et al. (2021), a few updates have been made: The protected area dataset was updated to a WDPA snapshot collated in late November 2024. No hierachical rankings, instead only the solution for 30% global land "budget" are provided. Additional variants (see accompanying variant file) related to national responsibility and a more globally just distribution are provided. Specifically two variants that constrain the maximum allocation of land to 30% per country or 30% of terrestrial biome The global spatial-explicit database on Other Effective Conservation Areas (OECM) is considered in some variants so as to nudge (if there are sufficient benefits) areas of conservation importance towards those places where such management occurs. Data properties: Format Gridded geoTiff Spatial grain 10 x 10 km² and 50 x 50 km² Units Fractions of grid [0-1] x 10000 Geographic projection World Mollweide (https://epsg.io/54009) Reference period 2024 (WDPA) Spatial extent Global (excluding Antarctica) Number of variants / prioritization scenarios 18, See accompanying inventory.xlsx file. Additionally, a reporting protocol following the ODPSCP standard version 0.4 (see Jung et al.) is provided as overview and to allow relative comparisons with other prioritizations. Cautionary notes for interpretation: This analysis reveals areas of conservation importance, defined as those areas which would benefit from increased conservation actions (through whatever measure). They are not prescriptive with regards to the type and governance of conservation (e.g. protected areas) for any given area. This work builds primarily on the processed feature data (biodiversity and carbon) used in Jung et al. (2021). Since then several updates to IUCN range data have been made, which however are not considered in this work. Habitat changes since the production of the feature data, for example owing to land-use changes such as deforestation, were not considered or incorporated. Biodiversity data originates primarily from expert-based range maps, which can be prone to omission and comission errors. Although care was undertaken to geographically project and rasterize the protected area dataset to a gridded resolution, it is possible that not every protected area is captured in whole. There are known issues with publicly available WDPA data not being available for several countries including China (see protectedplanet.net and Bingham et al. 2019). Region-constrains added for those countries in particular thus likely result in more ambitious areas than what already is under conservation management. Several countries (but by far not all) have already made detailed commitments as part of National Biodiversity Strategies and Action Plans (NBSAPs) on which type and how much area they plan to conserve. These were however not taken into account for this work. Disclaimer: Any borders of countries used here as constraint do not necessarily represent the view of IIASA or it's National Member Organizations. All layers are provided as is and the authors takes no responsibility for errors or misuse and misinterpretation. References: Jung, M., Arnell, A., de Lamo, X. et al. Areas of global importance for conserving terrestrial biodiversity, carbon and water. Nat Ecol Evol 5, 1499–1509 (2021). https://doi.org/10.1038/s41559-021-01528-7Jung, M., Arnell, A., De Lamo, X., García-Rangelm, S., Lewis, M., Mark, J., Merow, C., Miles, L., Ondo, I., Pironon, S., Ravilious, C., Rivers, M., Schepashenko, D., Tallowin, O., van Soesbergen, A., Govaerts, R., Boyle, B. L., Enquist, B. J., Feng, X., … Visconti, P. (2021). Areas of global importance for conserving terrestrial biodiversity, carbon, and water (1.0) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.5006332

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,260 · 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