A complex systems approach for multiobjective water quality regulation on managed wetland landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Management of wetland ecosystems that are tightly coupled with human systems typically requires balancing multiple objectives to ensure that a range of ecosystem services are provided for the benefit of society. We describe how adopting a complex systems approach may provide managers with the appropriate conceptual tools to achieve social and ecological objectives in a multifunctional wetland landscape. We illustrate the applicability of the approach using the Grasslands Ecological Area ( GEA ) in California as a case study. Human intervention has shaped and reshaped the GEA over the past century, affecting the ability of the landscape to provide ecosystem services. Ecological disaster in the 1980s precipitated transformative change in the management system toward an approach that adopts many of the recommended actions for complexity. Present‐day management, which balances multiple social and ecological objectives, has led to improved water quality, restoration of wetland habitats, and a general increase in system complexity at the landscape scale. New research and real‐time monitoring systems facilitate adaptive management and heterogeneous responses of wetland management entities. We argue that taking a complex systems approach to management in the GEA provides a common, and inclusive, conceptual model for all stakeholders and may lead to a more sustainable and ecologically resilient landscape over the long term.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».