Ecological risk assessment in the context of global climate change
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
Changes to sources, stressors, habitats, and geographic ranges; toxicological effects; end points; and uncertainty estimation require significant changes in the implementation of ecological risk assessment (ERA). Because of the lack of analog systems and circumstances in historically studied sites, there is a likelihood of type III error. As a first step, the authors propose a decision key to aid managers and risk assessors in determining when and to what extent climate change should be incorporated. Next, when global climate change is an important factor, the authors recommend seven critical changes to ERA. First, develop conceptual cause-effect diagrams that consider relevant management decisions as well as appropriate spatial and temporal scales to include both direct and indirect effects of climate change and the stressor of management interest. Second, develop assessment end points that are expressed as ecosystem services. Third, evaluate multiple stressors and nonlinear responses-include the chemicals and the stressors related to climate change. Fourth, estimate how climate change will affect or modify management options as the impacts become manifest. Fifth, consider the direction and rate of change relative to management objectives, recognizing that both positive and negative outcomes can occur. Sixth, determine the major drivers of uncertainty, estimating and bounding stochastic uncertainty spatially, temporally, and progressively. Seventh, plan for adaptive management to account for changing environmental conditions and consequent changes to ecosystem services. Good communication is essential for making risk-related information understandable and useful for managers and stakeholders to implement a successful risk-assessment and decision-making process.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle