Ecosystem Health and Its Measurement at Landscape Scale: Toward the Next Generation of Quantitative Assessments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The purpose of this paper is twofold: (A) to describe the challenges of reporting on changes in ecosystem health at landscape scales, and (B) to review the statistical and mathematical techniques that allow the derivation of landscape health assessments from a variety of data consisting of remote sensing imagery, demographic and socioeconomic censuses, natural resource surveys, long‐term ecological research, and other geospatial information that is site specific. We draw upon seven innovative and integrative concepts and tools that together will provide the next generation of ecosystem health assessments at regional scales. The first is the concept of ecosystem health, which integrates across the social, natural, physical, and health sciences to provide the basis for comprehensive assessments of regional environments. The second consists of innovative stochastic techniques for representing human disturbance and ecosystem response in landscapes, and the corresponding statistical tools for analyzing them. The third constitutes representation of spatial biocomplexity in landscapes through application of echelon analysis to assessment. The fourth concerns innovative combination techniques of upper‐echelon‐based spatial scan statistic to detect, delineate, and prioritize critical study areas for evaluating and prioritizing causal factors and effects. The fifth involves the capability of comparing and prioritizing a collection of entities in light of multiple criteria, using poset mathematics of partial order with rank frequency statistics, to provide multicriterion decision support. The sixth lies in extending data mining and visualization techniques to determine associations between geospatial patterns and ecosystem degradation at landscape scales. The seventh encompasses comprehensive studies conducted on different types of regional ecosystems. Our focus is to show how the integration of recent advances in quantitative techniques and tools will facilitate the evaluation of ecosystem health and its measurement at a variety of landscape scales. The challenge is to characterize, evaluate, and validate linkages between socioeconomic drivers, biogeochemical indicators, multiscale landscape pattern metrics, and quality of human life indicators. Initial applications of these quantitative techniques and tools have been with respect to regions in the eastern United States, including the U.S. Atlantic Slope and mid‐Atlantic region.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle