Notice bibliographique
Résumé
Wetlands are among the most ecologically productive lands in the world, but every year they continue to be lost due to increasing pressures from agriculture, industrial development, urbanization and the lack of effective mitigation to deal with such pressures.Despite environmental assessment processes, policies, and regulations to ensure the mitigation of affected wetlands, wetlands continue to experience a loss in areal extent, but more importantly, a functional net-loss.This is attributed, in large part, to the lack of incorporating cumulative effects principles into project-based wetland impact assessment and mitigation.The majority of activities that affect wetlands are either assessed at the screening level, where cumulative effects are rarely considered, or are deemed insignificant and do not trigger any formal environmental assessment process.As a result, the mitigation of cumulative effects on wetlands is often insufficient or completely lacking in development planning and decision-making.Part of the challenge is that there currently does not exist methodological guidance as to how to identify wetland cumulative effects and corresponding mitigation needs early in the project design process.This research presents a methodological framework and guidance for the integration of cumulative effects in decision-making for project-based, wetland impact mitigation.The framework provides a means for the early indication, assessment, and mitigation of the potential cumulative effects of project developments on the wetland environment, with the objective of ensuring a no-net-loss of wetland functions. * Highlighted cells indicate the months in which imagery was acquired '--' indicates no data available* Where criterion i (row) is significantly different than criterion j (column) as expressed by: > = criterion i significantly greater than j < = criterion i significantly less than j / = cannot be said that criterion i and j are different
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».