Managing the effects of multiple stressors on aquatic ecosystems under water scarcity. The GLOBAQUA project
Notice bibliographique
Résumé
Water scarcity is a serious environmental problem in many European regions, and will likely increase in the near future as a consequence of increased abstraction and climate change. Water scarcity exacerbates the effects of multiple stressors, and thus results in decreased water quality. It impacts river ecosystems, threatens the services they provide, and it will force managers and policy-makers to change their current practices. The EU-FP7 project GLOBAQUA aims at identifying the prevalence, interaction and linkages between stressors, and to assess their effects on the chemical and ecological status of freshwater ecosystems in order to improve water management practice and policies. GLOBAQUA assembles a multidisciplinary team of 21 European plus 2 non-European scientific institutions, as well as water authorities and river basin managers. The project includes experts in hydrology, chemistry, biology, geomorphology, modelling, socio-economics, governance science, knowledge brokerage, and policy advocacy. GLOBAQUA studies six river basins (Ebro, Adige, Sava, Evrotas, Anglian and Souss Massa) affected by water scarcity, and aims to answer the following questions: how does water scarcity interact with other existing stressors in the study river basins? How will these interactions change according to the different scenarios of future global change? Which will be the foreseeable consequences for river ecosystems? How will these in turn affect the services the ecosystems provide? How should management and policies be adapted to minimise the ecological, economic and societal consequences? These questions will be approached by combining data-mining, field- and laboratory-based research, and modelling. Here, we outline the general structure of the project and the activities to be conducted within the fourteen work-packages of GLOBAQUA.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».