Joint analysis of stressors and ecosystem services to enhance restoration effectiveness
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
With increasing pressure placed on natural systems by growing human populations, both scientists and resource managers need a better understanding of the relationships between cumulative stress from human activities and valued ecosystem services. Societies often seek to mitigate threats to these services through large-scale, costly restoration projects, such as the over one billion dollar Great Lakes Restoration Initiative currently underway. To help inform these efforts, we merged high-resolution spatial analyses of environmental stressors with mapping of ecosystem services for all five Great Lakes. Cumulative ecosystem stress is highest in near-shore habitats, but also extends offshore in Lakes Erie, Ontario, and Michigan. Variation in cumulative stress is driven largely by spatial concordance among multiple stressors, indicating the importance of considering all stressors when planning restoration activities. In addition, highly stressed areas reflect numerous different combinations of stressors rather than a single suite of problems, suggesting that a detailed understanding of the stressors needing alleviation could improve restoration planning. We also find that many important areas for fisheries and recreation are subject to high stress, indicating that ecosystem degradation could be threatening key services. Current restoration efforts have targeted high-stress sites almost exclusively, but generally without knowledge of the full range of stressors affecting these locations or differences among sites in service provisioning. Our results demonstrate that joint spatial analysis of stressors and ecosystem services can provide a critical foundation for maximizing social and ecological benefits from restoration investments.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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