MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2076834037 · doi:10.5589/m07-050

Current approaches to wetland status and trends monitoring in prairie Canada and the continental United States of America

2007· article· en· W2076834037 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Thomas E. Dahl, Michael D. Watmough

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Remote Sensing · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWetlandWildlifeEnvironmental resource managementGeographyResource (disambiguation)Service (business)Scale (ratio)Environmental planningEnvironmental protectionBusinessEcologyEnvironmental scienceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Canada and the United States share a common concern for the North American wetland resource. Despite their ecological and social importance, comprehensive and scientifically sound data on the national status and trends of Canadian wetlands are lacking. Conversely, in the United States, a nationwide comprehensive inventory and monitoring program providing status and trends information is currently implemented. Canada and the United States recognize that national policy and management questions about wetland resource status rely on scientifically based processes to periodically measure wetland status and trends. Both countries have developed monitoring schemes independently. Program similarities include the selection of a probabilistic sample design and a common definition of wetland loss. Program similarities and the shared concern over the North American wetland resource should act as a catalyst for further cross-border cooperation in the areas of wetlands inventory and monitoring. National wetland monitoring in Canada could likely be accomplished through a program similar to the currently operational US Fish and Wildlife Service (USFWS) and Canadian Wildlife Service (CWS) programs. This paper reviews the operational programs implemented by the USFWS to monitor wetlands at a national scale and the CWS to monitor wetlands in prairie Canada for the purpose of providing suggestions for the development of a national wetlands monitoring program in Canada.Le Canada et les États-Unis partagent une préoccupation commune pour les terres humides de l'Amérique du Nord. Malgré l'importance écologique et sociale de ces dernières, des données exhaustives et scientifiques sur leur état à l'échelle nationale et les tendances font défaut. Aux États-Unis, par contre, on a mis en place un programme complet de surveillance et d'inventaire permettant de fournir de l'information sur l'état et les tendances des terres humides. Le Canada et les États-Unis reconnaissent que les questions portant sur les politiques nationales et la gestion relatives à l'état des terres humides reposent sur des processus scientifiques afin de mesurer, périodiquement, l'état et les tendances des terres humides. Les deux pays ont élaboré, de façon indépendante, des plans de surveillance. Les éléments correspondants des programmes comprennent la sélection d'un plan d'échantillonnage probabiliste et une définition commune de la perte de terres humides. Ces similarités ainsi que l'intérêt partagé pour les terres humides nord-américaines devraient servir de catalyseur pour encourager une coopération transfrontalière en ce qui a trait à l'inventaire et à la surveillance des terres humides. La surveillance des terres humides à l'échelle nationale au Canada pourrait vraisemblablement être réalisée grâce à un programme semblable à ceux de l'United States Fish and Wildlife Service (USFCS) et du Service canadien de la faune (SCF). Le présent document évalue les programmes opérationnels mis en œuvre par l'USFWS pour la surveillance des terres humides à l'échelle nationale, et par le SCF pour la surveillance des terres humides dans les prairies canadiennes, afin de soumettre des propositions pour l'élaboration d'un programme national de surveillance des terres humides du Canada.[Traduit par la Rédaction]

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,721
Score d'incertitude au seuil0,284

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations60
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Remote SensingMême sujetCoastal wetland ecosystem dynamicsTravaux en français237 207