An overview of peatland restoration in North America: where are we after 25 years?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Peatland restoration in North America ( NA ) was initiated approximately 25 years ago on peat‐extracted bogs. Recent advances in peatland restoration in NA have expanded the original concepts and methodology. Restoration efforts in NA now include restoring peatlands from many diverse types of disturbances (e.g. roads, agriculture, grazing, erosion, forestry, and petrol industry infrastructure impacts) and occur in a greater array of peatland types (e.g. fens and swamps). Because fens are groundwater and surface flow driven, techniques to restore the hydrology of fens are generally more complicated than bogs. Restoring a greater variety of peatland types on a large‐scale basis (>10 ha) commands new techniques for reestablishing a broader array of plants other than Sphagnum spp., including non‐ Sphagnum mosses, sedges, nonericaceous shrubs, and trees. The rationale for restoring peatlands has expanded to include legal requirements, wetland mitigation and banking, climate mitigation, water quality, and as part of responsible ecosystem management for industry or society. In the past 25 years, peatland restoration in NA has evolved from (1) trial and error to a more empirically based scientific approach, (2) small site‐specific experiments to landscape‐scale restoration (e.g. hydrological connectivity, ecological fragmentation), and (3) individual stakeholder (academic) to multiple stakeholders across jurisdictional boundaries (private, local, and regional governmental agencies, NGOs , and so on). However, many research gaps still exist that must be addressed to enhance our ability to restore peatlands successfully.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».