Developing Ecosystem Indicators for Responses to Multiple Stressors
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
Human activities in coastal and marine ecosystems provide a suite of benefits for people, but can also produce a number of stressors that can act additively, synergistically, or antagonistically to change ecosystem structure, function, and dynamics in ways that differ from single stressor responses. Scientific tools that can be used to evaluate the effects of multiple stressors are needed to assist decision making. In this paper, we review indicator selection methods and general approaches to assess indicator responses to multiple stressors and compare example ecosystem assessments. Recommendations are presented for choosing and assessing suites of indicators to characterize responses. Indicators should be chosen based upon defined criteria, conceptual models linking indicators to pressures and drivers, and defined strategic goals and ecological or management objectives. Indicators should be complementary and nonredundant, and they should integrate responses to multiple stressors and reflect the status of the ecosystem. An initial core set of indicators could include those that have been tested for the effects of climate and fishing and then expanded to include other pressures and ecosystem-specific, feature-pressure interactions. Identifying indicators and evaluating multiple stressors on marine ecosystems require a variety of approaches, such as empirical analyses, expert opinion, and model-based simulation. The goal is to identify a meaningful set of indicators that can be used to assist with the management of multiple types of human interactions with marine ecosystems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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