The science of ecosystem-based management on a global scale: The Laurentian Great Lakes, Lake Ontario, and the Bay of Quinte as a nested case study
Notice bibliographique
Résumé
Lake ecosystems are our sentinels of environmental change and their effective management is one of our key planetary challenges in the 21st century. The evolution of ecosystem science as a basis for management is reviewed using the nested set of the Laurentian Great Lakes, Lake Ontario, and the Bay of Quinte as a primary focus. Other great lakes of the world, many of which are in Canada, provide a secondary focus. Ecosystem science has a long history in the Laurentian Great Lakes with developments driven in large part by the Great Lakes Water Quality Agreement, Lake-Wide Management Plans, and Remedial Action Plans for Areas of Concern. By comparison most other large Canadian lakes have received little attention as is the case with many of the world's great lakes. The substantial arsenal of tools and knowledge accumulated in the Great Lakes can serve as a model for other lake systems. As the range of ecosystem management problems has continued to grow, the motivating theme has shifted from restoration through rehabilitation to adaptation. The main challenge is to coalesce the many stresses we previously have sought to manage singly: land use, population growth, habitat degradation, resource exploitation, invasive species, pollutant and contaminant loadings, and, finally, climate change. Essential features of effective ecosystem-based management are: a whole system view, active adaptive management, acceptance of science-based evidence, and shared goals with common objectives. The last two may prove the greatest hurdle as society becomes ever more divided and fractious given the global onslaught of environmental and societal challenges. The Great Lakes experience shows there is hope.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».