Using mesocosms as a way to study coastal wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Key points Anthropogenic impacts have destroyed many salt marshes and mangroves; we are now trying to rebuild them for the ecosystem services they provide; although individual studies and experiments may not answer all questions, they provide valuable insights to effective restoration means; appropriate experiments lead to best methods for achieving high success rates; mesocosms can provide information on effects of future impacts from sea level rise, pollution and biological invasions; more global collaboration with experimental efforts is required to reduce wasted time, energy and finances on overlapping ‘trial-and-error’ experiments and evaluators of success; examples are given of various coastal wetland restoration and construction projects worldwide; there is also strong need for individual research teams to search current subject literature and collaborate with multidisciplinary teams to achieve the best outcomes efficiently and economically. Why make experimental studies in coastal wetlands? There are many ways to study coastal wetlands, for just as many purposes. Experimentally, microcosms, mesocosms, whole-system studies (i.e . in situ ) and even mathematical models (defined in Table 14.1) can give detailed information on the ecology, sedimentology and hydrology of a salt marsh or mangrove system, answering specific research questions that might be missed in basic observational field studies. The purposes of experimental work include pollution impact and remediation, creating and restoring salt marshes, impacts of biological invaders, to modelling effects of sea level rise. This chapter introduces the principles of mesocosm studies and some of the experimental work done in coastal wetlands, giving various global examples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».