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Enregistrement W2335389641 · doi:10.5751/es-08345-210143

Ecosystem service trade-offs and synergies misunderstood without landscape history

2016· article· en· W2335389641 sur OpenAlexafffundvenue
Stephanie A. Tomscha, Sarah E. Gergel

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPacific Institute for Climate Solutions
Mots-clésEcosystem servicesEnvironmental resource managementEcosystemService (business)EcologyBusinessEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dramatic changes in ecosystem services have motivated recent work characterizing their interactions, including identifying trade-offs and synergies.Although time is arguably implicit in these ideas of trade-offs and synergies (e.g., temporal dynamics or changes in ecosystem services), such interactions are routinely inferred based on the spatial relationships among ecosystem services alone (e.g., spatial concordance of ecosystem services indicates synergies, whereas incongruence signifies trade-offs).The limitations of this approach have not been fully explored.We quantified ecosystem service interactions using correlations among contemporary ecosystem services and compared these results to those derived by incorporating change in ecosystem services from an earlier decade.To document change over ~60 years in an urbanizing floodplain, we used aerial photography to map multiple floodplain-associated ecosystem services.Our results demonstrate how incorporating landscape baselines can influence measured synergies and trade-offs.Spatial correlations among contemporary ecosystem services missed several interactions that were detected when using prior baseline ecosystem services.Ignoring the history of ecosystem services and their change over time may result in missed opportunities to foster their synergies and lead to unnecessary trade-offs.Efforts to incorporate ecosystem services into land management should include long-term monitoring and baseline reconstructions of ecosystem services.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations160
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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