Are We Capturing Faunal Intactness? A Comparison of Intact Forest Landscapes and the "Last of the Wild in Each Ecoregion"
Notice bibliographique
Résumé
Ecologically intact ecosystems are becoming increasingly limited on the planet, making their identification and conservation an important priority. Intact forest landscapes (IFLs) are defined as forests that are mainly free of significant anthropogenic degradation and at least 500 km2 in size. Here we define a new metric, the Last of the Wild in each Ecoregion (LWE), as a preliminary scoping of the most intact parts of each ecoregion. IFL and LWE are approaches among a broad family of techniques to mapping ecological integrity at the global scale. Although both implicitly include species integrity as a dimension of intactness, this is inferred rather than directly measured. We assessed whether LWE areas or IFL were better at capturing species where they are most abundant using species distribution data for a set of forest species for which range-wide data were available and human activity limits the range. We found that IFL and LWE methods identified areas where species we assessed are either absent or at too low an abundance to be ecologically functional. As such many IFL/LWE polygons did not have intact fauna. We also show that 54.7% of the terrestrial realm (excluding Antarctica) has at least one species recorded as extinct and that two thirds of IFL/LWE areas overlap with areas where species have gone extinct in the past 500 years. The results show that neither IFL or LWE identifies areas of ecologically intact fauna adequately, underscoring a strong need to obtain additional site-level survey data to confirm faunal intactness.
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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 | 0,007 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».