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Enregistrement W2475574568 · doi:10.1017/cbo9781107296916.002

Introduction: what is covered in this coastal wetlands book?

2014· book-chapter· en· W2475574568 sur OpenAlexaff
David B. Scott, Jennifer Frail-Gauthier, Petra J. Mudie

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2014
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransboundary Water Resource Management
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWetlandMarshSalt marshMangroveGeographyHabitatEcologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coastal wetlands, including tidal salt marshes and mangrove swamps, are environmentally stressful and variable habitats, and yet are teeming with life. Their biological productivity exceeds that of coral reefs and matches that of tropical rainforests. These wetlands provide resident plants and animals with shelter, food and continuous renewal of nutrients on each tidal cycle. These coastal wetlands are also vital to neighbouring ecological communities and have important values to humans, serving as natural carbon-capture systems, as sources of oceanic ‘blue carbon’, as filters of sediment or nutrient-loaded flood water and as buffers against storm tides and rising sea levels. Concern about the twentieth-century destruction of many wetlands in North America, Europe, Australia and New Zealand, and the degradation of wetlands worldwide led to the 1971 Ramsar Convention on Wetlands, held on the shore of the Caspian Sea in Iran (see Box 1.1 The Ramsar Convention). The Convention provides foundations for planning of ‘wise use’ for all wetlands; preservation of wetlands with international importance for ecology, biodiversity or hydrology; and co-operative protection of internationally shared species. Coupled with this landmark environmental agreement, the United Nations designated 2 February as ‘World Wetlands Day’, bracketing it with programmes to raise awareness of the strong link between global freshwater supplies and wetland resources. These two themes ‘Water’ and ‘Wetlands’ highlight global efforts to promote understanding that without coastal wetland conservation, there will not be enough water for sustainable development, human health and, ultimately, the survival of humankind.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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