Forest ecohydrological research in the 21st century: what are the critical needs?
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».