Notice bibliographique
Résumé
In 1996, the Bureau of Land Management and US Forest Service, in partnership with the Natural Resources Conservation Service, created a national riparian strategy called “Accelerating Cooperative Riparian Restoration and Management.” An interagency, interdisciplinary team, the National Riparian Service Team (RNST), based in Prineville, Oregon, was established to implement the Strategy. To assist with implementation of the Strategy, a Riparian Coordination Network (RCN) has been established with Riparian Service Teams in each of the western states, Canada, and Mexico. The RNST and RCN has adopted as foundational tools, the Proper Functioning Condition (PFC) riparian assessment protocol, a methodology for assessing the functionality and health of riparian areas, and the Multiple Indicator Monitoring (MIM) protocol, a methodology for monitoring use and management impacts on stream channels and riparian vegetation. The PFC methodology provides a consistent approach for assessing the physical functioning of riparian areas through consideration of hydrology, vegetation, soil and landform attributes. MIM is a monitoring methodology that allows for statistical analysis of a comprehensive group of interrelated indicators, including three short-term and seven long-term indicators. This presentation gives a brief introduction to these two useful tools for assessing and monitoring riparian areas. Training opportunities provided by national and state Riparian Service Teams to help practitioners become proficient in the proper use of these tools are also mentioned.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».