Designing Landscapes for Performance Based on Emerging Principles in Landscape Ecology
Notice bibliographique
Résumé
We have proposed a framework for transforming landscapes to improve performance by integrating ecological principles into landscape design. This effort would focus on the development of multifunctional landscapes, guided by the rapidly growing knowledge base of ecosystem services provided by landscape features. Although the conventional approach to landscape ecology is based on a model that assumes poor ecological quality in the human-dominated matrix, a review of recent literature reveals important opportunities to improve the quality of the landscape matrix by increasing spatial heterogeneity through the addition of seminatural landscape elements designed to provide multiple ecosystem services. Taken alone, these individual elements might not appear to have a large impact on the environment, but when considered together within the entire landscape, the contribution could be significant, particularly when these elements are intentionally designed to improve landscape performance. Previous attention has focused on the value of large patches of native vegetation for conservation efforts. These efforts have included preserving those areas that still remain, restoring those that once existed, and providing connectivity between them. But great opportunities exist to improve the quality of the matrix by designing multifunctional elements throughout the landscape. Through a synthesis of knowledge in landscape architecture and landscape ecology, we have demonstrated some important applications of the landscape performance framework in urban and agricultural settings. Based on a review of the literature, we have suggested several methods of evaluating and monitoring landscape performance to determine the relative success of a designed landscape.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 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 ».