Ecological restoration of rich fens in Europe and North America: from trial and error to an evidence‐based approach
Notice bibliographique
Résumé
Fens represent a large array of ecosystem services, including the highest biodiversity found among wetlands, hydrological services, water purification and carbon sequestration. Land-use change and drainage has severely damaged or annihilated these services in many parts of North America and Europe; restoration plans are urgently needed at the landscape level. We review the major constraints on the restoration of rich fens and fen water bodies in agricultural areas in Europe and disturbed landscapes in North America: (i) habitat quality problems: drought, eutrophication, acidification, and toxicity, and (ii) recolonization problems: species pools, ecosystem fragmentation and connectivity, genetic variability, and invasive species; and here provide possible solutions. We discuss both positive and negative consequences of restoration measures, and their causes. The restoration of wetland ecosystem functioning and services has, for a long time, been based on a trial-and-error approach. By presenting research and practice on the restoration of rich fen ecosystems within agricultural areas, we demonstrate the importance of biogeochemical and ecological knowledge at different spatial scales for the management and restoration of biodiversity, water quality, carbon sequestration and other ecosystem services, especially in a changing climate. We define target processes that enable scientists, nature managers, water managers and policy makers to choose between different measures and to predict restoration prospects for different types of deteriorated fens and their starting conditions.
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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 | 0,337 | 0,529 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».