The effects of modern war and military activities on biodiversity and the environment
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
War is an ever-present force that has the potential to alter the biosphere. Here we review the potential consequences of modern war and military activities on ecosystem structure and function. We focus on the effects of direct conflict, nuclear weapons, military training, and military produced contaminants. Overall, the aforementioned activities were found to have overwhelmingly negative effects on ecosystem structure and function. Dramatic habitat alteration, environmental pollution, and disturbance contributed to population declines and biodiversity losses arising from both acute and chronic effects in both terrestrial and aquatic systems. In some instances, even in the face of massive alterations to ecosystem structure, recovery was possible. Interestingly, military activity was beneficial under specific conditions, such as when an exclusion zone was generated that generally resulted in population increases and (or) population recovery; an observation noted in both terrestrial and aquatic systems. Additionally, military technological advances (e.g., GPS technology, drone technology, biotelemetry) have provided conservation scientists with novel tools for research. Because of the challenges associated with conducting research in areas with military activities (e.g., restricted access, hazardous conditions), information pertaining to military impacts on the environment are relatively scarce and are often studied years after military activities have ceased and with no knowledge of baseline conditions. Additional research would help to elucidate the environmental consequences (positive and negative) and thus reveal opportunities for mitigating negative effects while informing the development of optimal strategies for rehabilitation and recovery.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle