Using Conceptual Models and Decision-Support Tools to Guide Ecosystem Restoration Planning and Adaptive Management: An Example from the Sacramento–San Joaquin Delta, California
Notice bibliographique
Résumé
The Sacramento–San Joaquin Delta (the Delta) is located on the western edge of California’s Central Valley and is of critical ecological and economic importance. However, ecosystem alterations for human uses changed many of the Delta’s natural processes, and it is now considered in need of restoration. An approach was developed to evaluate and rank restoration actions in the Delta under the Ecosystem Restoration Program’s Delta Regional Ecosystem Restoration Implementation Plan (DRERIP). The DRERIP approach provides an explicit framework for evaluating restoration actions, using linked conceptual models, an action evaluation procedure, and a decision-support tool. Conceptual models allow scientists and managers to synthesize scientific information and make qualitative predictions about ecosystem function and restoration outcomes to guide and focus restoration efforts. The action evaluation procedure is a structured assessment of restoration actions. The procedure clearly describes actions to be evaluated, assesses the magnitude (importance and scale) and certainty of anticipated ecological outcomes, estimates degrees of worth (achieving intended outcomes) and risk (causing adverse consequences), evaluates the reversibility of the action, and identifies opportunities for learning. The values for worthiness, risk, reversibility, and learning opportunity are used in the decision- support tool to determine the fate of a proposed action. The decision-support tool is a structured decision tree that determines the disposition of an action: whether a restoration project should be discarded, revised with a different approach and re-evaluated, or implemented; and, if implemented, at what scale (targeted research, pilot project, or full implementation). The DRERIP approach provides managers with a valuable tool for restoration planning, and a foundation for integration with quantitative methods for a comprehensive ecosystem restoration plan.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».