Landscape Connectivity Analysis for Conservation Planning in Southern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The strategic planning of land conservation is a critical undertaking in urban/peri-urban areas. Natural areas in cities and their surroundings exist in an environment of competitive land use pressures, where the allocation of available land may be complex and politically charged. Organizations pursuing land conservation in these areas must balance biodiversity aims with fiscal and resource limitations, a competitive market, and the need for decision-making accountability. \n \nTo support the prioritization of conservation lands for protection, analysts may incorporate landscape connectivity analysis. By quantifying how the configuration of habitat facilitates species movement, connectivity analysis provides a rationale for conservation planning that supports the dispersal of species across the urban/peri-urban matrix. \n \nWhile connectivity analysis is useful for conservation planners, several factors have created a confusing environment for those interested in employing it. These include the rapid proliferation of connectivity research, the inconsistent use of methods and terminology, and an absence of updated selection guidelines for practitioners. Thus, my research evaluates how conservation organizations may best use landscape connectivity analysis to support conservation planning in urban/peri-urban areas. \n \nIn this thesis, a systematic review of urban/peri-urban connectivity literature is followed by application of review results to a conservation planning case study in Southern Ontario. Reflections on these two research phases support a proposed framework that outlines the pivotal decisions, organizational limitations, and best practices for using landscape connectivity analysis for conservation planning. This provides tangible benefit for organizations protecting and stewarding natural lands, particularly in areas like the urban/peri-urban matrix of Southern Ontario.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».