The future of sub-Saharan Africa's biodiversity in the face of climate and societal change
Notice bibliographique
Résumé
Many of the world's most biodiverse regions are found in the poorest and second most populous continent of Africa; a continent facing exceptional challenges. Africa is projected to quadruple its population by 2100 and experience increasingly severe climate change and environmental conflict—all of which will ravage biodiversity. Here we assess conservation threats facing Africa and consider how these threats will be affected by human population growth, economic expansion, and climate change. We then evaluate the current capacity and infrastructure available to conserve the continent's biodiversity. We consider four key questions essential for the future of African conservation: (1) how to build societal support for conservation efforts within Africa; (2) how to build Africa's education, research, and management capacity; (3) how to finance conservation efforts; and (4) is conservation through development the appropriate approach for Africa? While the challenges are great, ways forward are clear, and we present ideas on how progress can be made. Given Africa's current modest capacity to address its biodiversity crisis, additional international funding is required, but estimates of the cost of conserving Africa's biodiversity are within reach. The will to act must build on the sympathy for conservation that is evident in Africa, but this will require building the education capacity within the continent. Considering Africa's rapidly growing population and the associated huge economic needs, options other than conservation through development need to be more effectively explored. Despite the gravity of the situation, we believe that concerted effort in the coming decades can successfully curb the loss of biodiversity in Africa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».