MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7120046315 · doi:10.5281/zenodo.18192900

Priority Threat Management for biodiversity conservation: A handbook

2019· article· W7120046315 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2019
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Ecology, Wildlife Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Process (computing)Resource management (computing)BiodiversityResource (disambiguation)Key (lock)Management processExpert elicitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(Uploaded by Plazi for the IPBES Invasive Alien Species Assessment) Threats to biodiversity and the integrity of ecological systems are escalating globally, both within and outside of protected areas. Decision makers have inadequate resources to manage all threats and typically lack information on the likely outcomes and cost-effectiveness of possible management strategies. Priority Threat Management (PTM) is an emerging approach designed to address this challenge, by defining and appraising cost-effective strategies for mitigating threats to biodiversity across regions. The scientific and practical impacts of PTM are increasing, with a growing number of case study applications across the globe. Here, we provide guidance and resource material for conducting the PTM process based on our experience delivering six large-scale projects across Australia and Canada. Our handbook describes the four stages of PTM: scoping and planning; defining and collecting key elements; analysing the cost-effectiveness of strategies; and communicating and integrating recommendations. We summarise critical tips, strengths, and limitations and scope for possible enhancements of the approach. Priority Threat Management harnesses scientific and expert-derived information to prioritise management strategies based on their benefit to biodiversity, management costs and feasibility. The approach involves collaboration with key experts and stakeholders in a region to improve knowledge sharing and conservation support. The PTM approach identifies sets of regional level strategies that together provide the greatest benefits for multiple species under a limited budget, which can be used to inform existing processes for decision-making. The PTM approach applies some generalisations in management strategies and resolution, in order to address complex challenges. Further developments of the approach include testing in a greater range of socioecological systems with adaptations that cater for multiobjective decisions. Synthesis and applications. Priority Threat Management is a decision science approach that brings people together to define and prioritise strategies for managing threats to biodiversity across broad regions. It delivers a prospectus for investment in the biodiversity of a region that is transparent, repeatable, participatory, and based on the best available information. Our handbook provides the necessary guidance and resources for expanding the Priority Threat Management approach to new locations, contexts, and challenges.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,043

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetConservation, Ecology, Wildlife EducationTravaux en français237 207