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植物和动物学术语提供了一些现代科学最稳定的支柱。这些支柱现在因对伦理理由的同名分类单元的意识形态问题的扩散而动摇。这包括数千种以一个人命名的两栖动物。我们抗议旨在主观替代有效分类名称的最新举措,因为它打开了一个潘多拉盒,该盒子可能会破坏物种清单的稳定范围,以及所有依赖于它们的物种,包括生物多样性保护政策。我们没有否定以前的实践来养活当代文化和社会规范,而是鼓励使用有限的资源用于分类学研究(一种工具性但被忽视的学科),以描述当前生物多样性危机中在地球上发现的数百万种物种。
摘要《生物多样性公约》(AICHI目标1)的第一个目标是提高公众对保护生物多样性和所需行动价值的认识,这是其他保护目标的关键先决条件。监测在全球范围内实现这一目标方面的成功很难;但是,近几十年来,人类生活的数字化增加使得以前所未有的规模衡量人们的利益变得更容易,并且可以比以前尝试的对AICHI目标1进行更全面的评估。我们使用了与生物多样性和保护不同方面相关的一千多个搜索词的Google搜索量数据,以评估全球对生物多样性及其保护的兴趣。我们还调查了各国生物多样性和保护的兴趣与与生物多样性,经济,人口统计学,研究,教育,互联网使用以及环境组织的存在相关的变量的相关性。从2013年到2020年,全球对生物多样性组成部分的搜索增加,主要是由于搜索具有超凡魅力的动物群(59%的搜索是针对哺乳动物物种的)。搜索保护行动,主要是由于对国家公园的搜索而驱动的,自2019年以来减少了,这可能是由于19日大流行。经济不平等与对生物多样性和保护的兴趣呈负相关,而购买力与更高水平的教育和研究间接相关。我们的结果表明,实现AICHI目标1的部分成功是对生物多样性的兴趣,但没有用于保护。我们建议,仍然需要增加旨在忽视生物多样性和保护方面的外展和教育工作。可以利用生物多样性和保护方面的流行话题,以提高对其他主题的认识,并注意当地的社会经济环境。
填补全球生物多样性融资差距将需要金融市场的显着投资,这需要对生态系统服务和自然资本的可靠估值。但是,当前的估值方法阻止了对保护的投资,因为无法使用市场确定的价格来验证其结果。在这里,我们通过仅评估野生动物的碳服务,弥合财产与保护之间的差距。通过使用空间明确的人口统计模型来预测碳服务生产的未来路径,我们对非洲森林大象生产的捕获服务具有可靠的价值。如果大象受到保护,他们的服务将分别为208亿美元(103至297亿美元)和259亿美元(12.8至376亿美元),分别为接下来的10和30 Y,并且可以实施抗偷猎和保护计划。大象种群的增长将在接下来的30 Y中产生在热带非洲的109 MTC(64至153)的碳水槽。避免出现的灭绝也将防止93 MTC的损失(46至130),这是其余人群的分配。我们的预测中的不确定性主要由森林再生率和偷猎强度控制,这表明构造可以积极减少增加财务和生物多样性利益的不确定性。我们的方法论还可以对自然降解的社会成本放置下界。偷猎将在接下来的10至30 y内导致2至70亿美元的损失碳服务,这表明保护大象的好处远远超过了成本。我们的方法可以使动物服务将动物服务整合到全球财务市场中,对保护,当地社会经济和保护产生了重大影响。
应用程序“ ClimeHop”已设计为在课堂设置中单独使用的学生使用,在该课程中,在学生完成应用程序的不同步骤之后,讲师可以领导讨论。有关讨论会议可能的问题和主题的建议,请参见下面。取决于学生的背景(例如经济学,生态或环境科学),某些问题可能比其他问题更相关。我们还鼓励讲师提出针对当地保护情况(包括保护政策工具)的其他问题。此外,物种保护和气候变化是迅速发展的主题。因此,我们会鼓励讲师在其课堂讨论中包括当前的研究和政策发展。虽然没有关于气候变化和生物多样性损失等不断发展的主题的课堂讨论指南可以解决所有相关问题,但我们希望提供一些可能讨论的可能方面的灵感。我们将可能的讨论问题构成了三个一般主题:“生物多样性保护”,“保护成本和成本效益的重要性”以及“气候变化及其对成本效益的生物多样性保护的影响”。
正在进行的生物多样性危机需要在我们对物种的基本方面的了解以及促进有效的保护策略和政策方面的快速发展(Jaureguiberry等,2022)。从这个意义上讲,遗传和基因组分析已成为强大的工具,为分类学,人口统计学,生物地理,生态,种群和物种保护问题提供了宝贵的见解(Hohenlohe等,2021)。二十年前,遗传学研究人员面临着重要的挑战,包括有关所研究物种的遗传信息有限,以及获得基本遗传数据所需的分子方法的高成本。但是,场景发生了很大变化。今天,每天都将有关不同生命形式的分子遗传数据纳入全球数据库。值得注意的是,由于技术进步和增加获得分子工具的访问,对拉丁美洲国家中这些主题的研究有了显着提高。在这个研究主题中显然反映了这一趋势,在这个研究主题中,拉丁美洲研究人员的贡献是显着的。基因组方法在DNA序列之间利用多样性来识别生物。这些序列可以看作是遗传“条形码”(Hebert等,2003),并通过对特异性基因或基因组区域进行测序,该区域表征了生物体。Da Silva等人使用了此技术。,为乌拉圭血管植物的第一批DNA条形码序列。Mannise等。 利用元编码来通过从粪便中提取DNA来分析新热带狐狸的饮食。Mannise等。利用元编码来通过从粪便中提取DNA来分析新热带狐狸的饮食。考虑类似类型的分析,但具有更大的宽度,元编码可以从复杂样品(例如环境样本)中鉴定物种的遗传物质。这种方法例证了一种非侵入性抽样技术之一,在遗传研究中越来越受到青睐,以避免对生物标本的不必要伤害。作者的发现与基于消耗项目的形态鉴定的先前研究一致,这表明元编码与传统物种识别方法一样有效。尽管如此,还需要解决挑战,特别是关于分析方法的准确性,例如误报或假否定性的发生(Corse等,2019)。这些问题
“普通”或“ True”芋头(Colocasia esculenta)是一种草本植物,地下茎肿胀。它是最古老的农作物之一,它仍然是太平洋,东南亚,西非,西非和加勒比海的相对肥沃和高降落环境中可持续生计的关键组成部分,在那里它具有特殊的文化,饮食和经济重要性。在全球范围内,芋头在主食作物中排名第十四,在大约200万公顷土地上全球生产了900万吨。在太平洋特别重要的是,它被认为是每餐的重要组成部分。Corm-烘烤,烤或煮沸 - 叶子被吃掉,后者是维生素,尤其是叶酸的重要来源。除了其在饮食中的重要性外,芋头的种植还紧密地融入了社会和文化生活中。它在正式场合被用作礼物,并为种植者的身份做出了强烈的贡献。18
摘要:与基于可分离的复杂希尔伯特空间的“经典”量子力学相比,该论文研究了量子信息后量子不可分性的理解。相应地“可区分性 /无法区分性”和“古典 /量子”的两个反对意义在量子不可区分性的概念中隐含可用,可以解释为两个经典信息的两个“缺失”位,这些信息将在量子信息传递后添加,以恢复初始状态。对量子不可区分性的新理解与古典(Maxwell-Boltzmann)与量子(Fermi-Dirac或Bose-Einstein)统计的区别有关。后者可以推广到波函数类(“空”量子量),并在希尔伯特算术中详尽地表示,因此可以与数学基础相连,更确切地与命题逻辑和设置理论的相互关系相互关联,共享了布尔代数和两种抗发码的结构。关键词:Bose-Einstein统计,Fermi-Dirac统计,Hilbert Arithmetic,Maxwell-Boltzmann统计,Qubit Hilbert Space,量子不可区分性,量子信息保存,Teleportation
摘要。生物多样性,包括物种多样性,遗传资源和生态系统,对于人类的福祉和生活质量至关重要。然而,人类活动的规模显着影响了地球的生物多样性,许多物种在未来几十年中面临灭绝,并带来未知的后果。全球承诺,例如AICHI生物多样性目标和联合国(联合国)可持续发展目标,并没有带来一致的结果,并且保护的进展令人沮丧。有一个短的时间范围,以满足昆明 - 蒙特利尔全球生物多样性框架的2030个目标,需要紧急采取行动来解决这场危机。数字技术成为理解,迭代和保护生物多样性的必不可少的工具。他们提供了多种解决方案,从遥感到由科学应用程序介导的公民参与,提供了前所未有的数据和创新工具,用于保护堡垒。尽管具有巨大的潜力,但数字解决方案引起了人们对技术和数据可访问性,环境影响和技术局限性的担忧,以及对专业人力资源,强大的集合网络和有效的沟通策略的需求。本文从2023年和2024年的数字全球峰会上进行的讨论中得出,并在葡萄牙举行,并以专家意见和精力充沛的方式进行补充,反映了现有的与生物多样性相关的数字技术,确定挑战和机会,并提出步骤,并提出了加强技术与生物生物之间的Nexuse and the Biodiversitiversitive and the Biodiversity and the Biodiversity and the Biodiversity anderiviversity AndeDa。通过为科学和技术利益相关者提供有关加速数字技术在生物视为知识和保护中的作用的建议,它的目的是在这一关键领域催化影响力的变化。
保护农业(CA)被广泛推广为基于农业生态学的土壤保护方法。几项研究集中在撒哈拉以南非洲的CA对农作物产量和土壤水分动态的影响上,对CA对土壤有机碳(SOC)和相关分数的影响的关注有限。我们收集了马拉维以北的Mzimba区的30个配对农场的代表性土壤样品,以确定耕作和土壤深度对土壤物理化学特性,总SOC和有机碳分数的影响。未受干扰的土壤核心进行批量密度测量。使用土壤分馏方法确定不同的SOC池,而土壤物理化学分析是使用障碍土壤样品的标准实验室方法进行的。土壤有机碳含量的范围为CA图的0.4-1.8%。这显着大于在常规耕种图下测得的0.4-1.5%的SOC含量。耕作类型和土壤深度对SOC具有显着的相互作用。例如,在0-10 cm的深度与CA图下的10-30 cm相比,在0-10 cm的深度下测量了较大的SOC含量。土壤深度对大多数土壤特性具有显着影响。示例包括重颗粒有机物 - 碳(POM-C)馏分,矿物相关有机物 - 碳(MAOM-C),MAOM级分的氮和氮中的氮。在0-10 cm的土壤深度中,它们比10-30 cm的土壤深度大。但是,相比之下,耕作类型仅对较重的POM-C和MAOM-C级分有显着影响,而POM-C和MAOM-C级分比CA的大于常规耕地。保护农业显示出改善SOC及其相关分数的能力,这是针对理解土地管理对碳存储的影响的发现。