Criterios para identificar áreas prioritarias para la conservación de la biodiversidad
Notice bibliographique
Résumé
Resumen en español: "Los problemas ambientales ocasionados por la degradación del hábitat, la sobreexplotación, la introducción de especies exóticas invasoras y el cambio climático, ponen en riesgo a la biodiversidad en todo el planeta. Estas amenazas, en la mayoría de los casos, son resultado de las actividades humanas. Una parte importante de los esfuerzos para detener la degradación de los ecosistemas está centrada en identificar las áreas prioritarias para la conservación de la biodiversidad. La selección de los criterios para identificar estas áreas resulta clave para una eficiente conservación de la biodiversidad. En la presente tesina menciono los enfoques más comunes de planeación para la conservación y desde una perspectiva más integral describo y analizo los criterios ecológicos, sociales y económicos empleados para identificar las áreas prioritarias para la conservación. El documento incluye los fundamentos de la Biología de la Conservación en los que debe sustentarse un proceso de planeación claro, explicito, conciso, que permita promover el uso eficiente de los recursos con una activa participación de los expertos locales durante todo el proceso. Se analiza el caso de estudio en la cuenca del río Saint-François donde se emplearon criterios ecológicos para determinar las áreas prioritarias para la conservación de la biodiversidad. Esta cuenca se localiza en la provincia de Quebec en Canadá. En esta provincia como en el resto del mundo, la gran demanda de recursos naturales ejerce una gran presión sobre los ecosistemas que aún se encuentran en buen estado de conservación. Por lo anterior, se debe dar prioridad a la conservación de estas áreas que aún presentan las condiciones para ser consideradas de importancia para la biodiversidad. "
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».