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Enregistrement W1486551032 · doi:10.15447/sfews.2012v10iss3art1

Using Conceptual Models and Decision-Support Tools to Guide Ecosystem Restoration Planning and Adaptive Management: An Example from the Sacramento–San Joaquin Delta, California

2012· article· en· W1486551032 sur OpenAlexaff
Bruce DiGennaro, Denise J. Reed, Christina Swanson, Lauren Hastings, Zachary Hymanson, M. C. Healey, Stuart W. Siegel, Bruce Herbold

Notice bibliographique

RevueSan Francisco Estuary and Watershed Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWater Institute of the GulfMassachusetts Department of Fish and GameCalifornia Department of Fish and Game
Mots-clésRestoration ecologyAdaptive managementEnvironmental resource managementEcosystem servicesConceptual frameworkDecision support systemScale (ratio)Computer scienceEnvironmental scienceEcosystemEcologyGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,658

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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