BIODIVERSITY CONSIDERATIONS IN CONSERVATION SYSTEM PLANNING: MAP-BASED APPROACH FOR NOVA SCOTIA, CANADA
Notice bibliographique
Résumé
Biodiversity considerations in conservation system planning include three main criteria: representation, special elements, and focal species. A GIS-based approach utilizing simple models was used to assess existing biophysical data relative to these criteria for conservation system planning in Nova Scotia, Canada, with potential utility in applications elsewhere. Representative samples of natural landscapes were identified on the basis of size (≥10 000 ha) and degree of naturalness (natural cover, uneven-aged forests, low or zero road density). Special elements were selected, including hotspots of diversity and rarity, critical habitat for species at risk, significant wetlands, old and unique forests, and ecosites. Habitat requirements of viable populations of focal species (American moose, American marten, and Northern Goshawk) were identified using species distribution data, habitat suitability, and population viability analyses. Priority core areas for biodiversity conservation system planning were identified on the basis of these three sets of criteria. Key areas of habitat connectivity were delineated by selecting the least-cost paths for focal species between relevant core areas through cost–distance analyses based on habitat suitability, road density, and minimum corridor width. Collectively, these biodiversity considerations indicate that ∼60% of Nova Scotia, including 32% in core areas, should be managed for conservation objectives to maintain genes, species, and ecosystems over time. Although data and modeling limitations require that our analysis of richness and diversity, habitat suitability, population viability, and core area selection be verified, the area calculations and other results are consistent with those in similar studies. Consequently, the system design and other information generated are useful for local and regional biodiversity conservation planning and management, and the methodological approach is of potential use in other regions where the necessary field-based data may be made available.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».