MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2035534068 · doi:10.3368/er.26.2.120

Using Landscape Context to Guide Ecological Restoration: An Approach for Pits and Quarries in Ontario

2008· article· en· W2035534068 sur OpenAlexaboutno aff
Robert C. Corry, Raffaele Lafortezza, Robert D. Brown, Natasha Kenny, Peter J. Robertson

Notice bibliographique

RevueEcological Restoration · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Restoration ecologyArchaeologyEcologyGeographyEnvironmental ethicsPhilosophyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The landscape has a dramatic effect on a site's ecological and social function. Landscape context and pattern are important considerations in ecological restoration for their effects on rehabilitation design and ecological function. In Ontario, Canada, there are more than 5,300 active aggregate mining sites, equivalent to a total area of over 70 square kilometers. Rehabilitation of inactive pits is required by law, but rehabilitation efforts rarely attempt to restore ecological function to a site, and even more rarely consider the ecological implications of landscape context. The size, spatial extent, and nonrandom distribution of aggregate extraction sites in Ontario offer opportunities to restore ecological functions through cooperative rehabilitation, where landowners and licensed aggregate extractors try to achieve better ecological outcomes. In order to illustrate how landscape context can make a meaningful contribution to rehabilitation design and ecological restoration of pit and quarry sites in Ontario and in other settings, we review methods of assessing critical aspects of landscape context, including patterns of habitats (mosaics), interpatch movements and dispersal (connectivity and permeability), and the heterogeneity of microclimates (niche diversity). We illustrate the potential of this approach with the example of the Karner blue butterfly. The described project may inform restoration approaches for other land uses and landscape contexts. ©2008 by the Board of Regents of the University of Wisconsin System.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations12
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcological RestorationMême sujetWildlife-Road Interactions and ConservationTravaux en français237 207