The integration of ecological risk assessment and structured decision making into watershed management
Notice bibliographique
Résumé
Watershed management processes continue to call for more science and improved decision making that take into account the full range of stakeholder perspectives. Increasingly, the core principles of ecological risk assessment (i.e., the development and use of assessment endpoints and conceptual models, conducting exposure and effects analysis) are being incorporated and adapted in innovative ways to meet the call for more science. Similarly, innovative approaches to adapting decision analysis tools and methods for incorporating stakeholder concerns in complex natural resource management decisions are being increasingly applied. Here, we present an example of the integration of ecological risk assessment with decision analysis in the development of a watershed management plan for the Greater Vancouver Water District in British Columbia, Canada. Assessment endpoints were developed, ecological inventory data were collected, and watershed models were developed to characterize the existing and future condition of 3 watersheds in terms of the potential risks to water quality. Stressors to water quality include sedimentation processes (landslides, streambank erosion) and forest disturbance (wildfire, major insect or disease outbreak). Three landscape-level risk management alternatives were developed to reflect different degrees of management intervention. Each alternative was evaluated under different scenarios and analyzed by explicitly examining value-based trade-offs among water quality, environmental, financial, and social endpoints. The objective of this paper is to demonstrate how the integration of ecological risk assessment and decision analysis approaches can support decision makers in watershed management.
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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 | 0,034 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».