Forest ecohydrological research in the 21st century: what are the critical needs?
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
Abstract Modern ecohydrologic science will be critical for providing the best information to policy makers and society to address water resource challenges in the 21st century. Implicitly, ecohydrology involves understanding both the functional interactions among vegetation, soils, and hydrologic processes at multiple scales and the linkages among upland, riparian, and aquatic components. In this paper, we review historical and contemporary ecohydrologic science, focusing on watershed structure and function and the threats to watershed structure and function. Climate change, land use change, and invasive species are among the most critical contemporary issues that affect water quantity and quality, and a mechanistic understanding of watershed ecosystem structure and function is required to understand their impacts on water quantity and quality. Economic and social values of ecosystem services such as water supply from forested watersheds must be quantified in future research, as land use decisions that impact ecohydrologic function are driven by the interplay among economic, social, political, and biological constraints. Future forest ecohydrological research should focus on: (1) understanding watershed responses to climate change and variability, (2) understanding watershed responses to losses of native species or additions of non‐native species, (3) developing integrated models that capitalize on long‐term data, (4) linking ecohydrologic processes across scales, and (5) managing forested watersheds to adapt to climate change. We stress that this new ecohydrology research must also be integrated with socio‐economic disciplines. Published in 2011. This article is a US Government work and is in the public domain in the USA.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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