What Data Do We Need, and What Data Do We Have for Monitoring Global Biodiversity?
Notice bibliographique
Résumé
Globally we are beginning to realise the need for environmental policies to be built on evidence. For example, the recent Kunming- Montreal Global Biodiversity Framework (GBF) is underpinned by a monitoring framework built on a selection of indicators designed to track progress towards GBF targets. Yet, any indicator is only as good as the data used to develop it, thus understanding the limitations and assumptions in environmental data that provides the basis for indicators is crucial. The exponential growth in the availability of diverse types of ecological data has seemingly changed the problem for many ecologists trying to understand the natural world from having insufficient data to approach many ecological questions, to one of how to usefully analyse ever growing volumes of data. Yet despite this huge volume of data, biases within the data require caution to ensure their sensible use, as biases may shape the outcomes of analysis and potentially misrepresent true ecological patterns. These shortcomings have fundamental implications for the use of this data to identify trends and patterns in biodiversity, and thus for our ability to provide what is needed for science-driven policy. Here I discuss data needs, and limitations, then provide recommendations to guide sensible and effective use and interpretation of data. I discuss frameworks and standard pipelines to enable more effective use of data, and better approaches for the generation of further data to aid the development of effective conservation, policy and management. I also discuss examples of science-driven indicators currently used within policy, such as ecological conservation redlines to provide case-studies of how science can directly and effectively be used within spatial prioritisation and management. Finally, I highlight priorities ahead for both research, and biodiversity targets, as well as discussing short and longterm solutions as we fill knowledge gaps and develop more accurate model approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».