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Enregistrement W2323517862 · doi:10.5751/es-05769-180329

Using Short-Term Monitoring Data to Achieve Goals in a Large-Scale Restoration

2013· article· en· W2323517862 sur OpenAlexvenueno aff
Dagmar Hagen, Marianne Evju

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerm (time)Scale (ratio)Environmental resource managementEnvironmental scienceComputer scienceRemote sensingGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To evaluate the outcome of restoration projects, an overall goal, reformulated to specific subgoals or targets, must be explicit and translated into scientifically measurable ecological attributes.Monitoring ecological attributes is necessary to assess restoration progress.Data from long-term monitoring are rarely available when restoration interventions are planned and implemented.In this study, we show how short-term monitoring data are incorporated into the planning of the large-scale restoration of a former military training area: the largest restoration project approved in Norway, covering more than 165 km² and intended to enhance nature conservation.A pilot project was initiated in 2002 that removed 1.2 km of roads and tested three restoration treatments to facilitate vegetation development: stirred topsoil (C, control), fertilizer added to the stirred topsoil (F), and fertilizer and commercial grass seeds added to the stirred topsoil (FS).Vegetation turfs were transplanted in all treatments.A monitoring program was established, and three ecological attributes linked to the specific targets for vegetation development (vegetation cover, species richness, and presence of non-native species) were sampled at 2 yr and 7 yr after the intervention.We discuss pilot project results in relation to the temporal scale and to the type of intervention of the restoration treatments (introduction of non-native seeds and nutrient addition) in an ecosystem with slow nutrient turnover.We consider the implications of the short-term data for the large-scale restoration and describe the cooperation between developers, research ecologists, and contractors, illustrating how adaptive management is relevant to large-scale restoration projects.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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