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Enregistrement W2124733018 · doi:10.1002/ieam.1714

Opportunities and challenges of integrating ecological restoration into assessment and management of contaminated ecosystems

2015· article· en· W2124733018 sur OpenAlexaff
Ruth N. Hull, Samuel N. Luoma, Bruce A. Bayne, John Iliff, Daniel J. Larkin, Mark W. Paschke, Sasha L. Victor, Sara E. Ward

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensIntrinsik (Canada)
Organismes subventionnairesKorea Institute for Industrial Economics and TradeCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationNewmont CorporationU.S. Department of the Interior
Mots-clésProcess (computing)Restoration ecologyRemedial educationEnvironmental resource managementEnvironmental remediationEnvironmental restorationEcosystem servicesLiabilityAdaptive managementEnvironmental planningBusinessEcosystemProcess managementComputer scienceEnvironmental scienceEcologyPolitical scienceContamination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ecosystem restoration planning near the beginning of the site assessment and management process (“early integration”) involves consideration of restoration goals from the outset in developing solutions for contaminated ecosystems. There are limitations to integration that stem from institutional barriers, few successful precedents, and limited availability of guidance. Challenges occur in integrating expertise from various disciplines and multiple, sometimes divergent interests and goals. The more complex process can result in timing, capacity, communication, and collaboration challenges. On the other hand, integrating the 2 approaches presents new and creative opportunities. For example, integration allows early planning for expanding ecosystem services on or near contaminated lands or waters that might otherwise have been unaddressed by remediation alone. Integrated plans can explicitly pursue ecosystem services that have market value, which can add to funds for long-term monitoring and management. Early integration presents opportunities for improved and productive collaboration and coordination between ecosystem restoration and contaminant assessment and management. Examples exist where early integration facilitates liability resolution and generates positive public relations. Restoration planning and implementation before the completion of the contaminated site assessment, remediation, or management process (“early restoration”) can facilitate coordination with offsite restoration options and a regional approach to restoration of contaminated environments. Integration of performance monitoring, for both remedial and restoration actions, can save resources and expand the interpretive power of results. Early integration may aid experimentation, which may be more feasible on contaminated lands than in many other situations. The potential application of concepts and tools from adaptive management is discussed as a way of avoiding pitfalls and achieving benefits in early integration. In any case, there will be challenges with early integration of restoration concepts for contaminated ecosystems, but the benefits are likely to outweigh them. Integr Environ Assess Manag 2016;12:296–305. © 2015 The Authors. Integrated Environmental Assessment and Management published by Wiley Periodicals, Inc. on behalf of Society of Environmental Toxicology & Chemistry (SETAC) Key Points There will be challenges with early integration of restoration concepts for contaminated ecosystems, but the benefits are likely to outweigh them. Integration allows early planning for, and expedited recovery of ecosystem services. Off-site options for restoration present opportunities for a collaborative, co-ordinated, regional-level approach to restoration of contaminated environments and could help with liability resolution, thereby generating positive public relations and leveraging new partners to expand scale. Structured decision making, specifically adaptive management involving recurrent decision making over time, is a useful tool as a way of avoiding pitfalls and achieving benefits in early integration.

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)0,001
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 enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,221 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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