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Enregistrement W7033796893

Quantifying conservation outcomes in Indigenous peoples’ lands across the tropics

2023· dissertation· en· W7033796893 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueWhite Rose eTheses Online (University of Leeds, The University of Sheffield, University of York) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrantham Centre for Sustainable Futures
Mots-clésDeforestation (computer science)BiomeTropicsBiodiversityIndigenousClimate changeHabitat destructionHabitat
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biodiversity loss and climate change represent some of the biggest challenges humanity currently faces, with habitat loss as the biggest proximate driver. Area-based conservation is a key conservation policy and recent international conservation targets aimed for at least 30% of terrestrial, inland water, and of coastal and marine areas to be effectively conserved and managed \nthrough protected areas and other effective area-based conservation measures, recognising Indigenous and traditional territories, by 2030. While the effectiveness of protected areas (PAs) in achieving conservation outcomes has received much research attention in recent years, there still remains a gap in a global-scale understanding for Indigenous lands (ILs). Focusing on tropical forests, as globally important biomes for biodiversity and climate change mitigation, this thesis quantifies three metrics of conservation outcomes on ILs, PAs, the spatial overlap of protected areas and Indigenous lands (PIAs), and non-protected areas across the tropical Americas, Africa, and Asia. In Chapter 2, I examined deforestation and forest degradation rates from 2011-2019 using propensity score matching and generalised linear mixed models. I found that deforestation was \nreduced by 16.8-25.9% and degradation reduced by 9.1-18.4% on ILs compared to non-protected areas across tropical regions, while differences compared to PAs varied between regions. In Chapter 3, I sought to investigate forest integrity using the Forest Landscape Integrity Index which incorporates observed pressures, inferred pressures, and lost connectivity, and long-term human land-use intensity using the Anthromes dataset. Across tropical regions, forest integrity was highest \nand land-use intensity the least in PIAs, but varied in ILs between regions compared to non-protected areas. In Chapter 4, I assessed 11,872 forest-dependent vertebrate species’ Area of Habitat and compared species richness, extinction vulnerability, and range-size rarity inside and outside Indigenous peoples’ lands. At least 76.8% of tropical amphibians, birds, mammals, and reptiles had range overlaps with ILs, with an average range overlap of ~25%. Most countries in the Americas \nhad higher species richness in ILs than outside, whereas most countries in Asia had lower extinction vulnerability scores in ILs, and more countries in Africa and Asia had slightly higher range-size rarity in ILs. Taken together, the thesis reveals the contributions that Indigenous peoples’ lands make towards tropical conservation, in terms of reducing habitat loss, maintaining habitat quality, and providing vital habitat for forest-dependent vertebrate diversity. Supporting and including \nIndigenous peoples in conservation target-setting and planning is not only socially just, it is likely vital to the success of achieving the Kunming-Montreal targets.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,261 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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