How much conservation is enough? Defining implementation goals for healthy fish communities in agricultural rivers
Notice bibliographique
Résumé
“How much conservation is enough?” is one of the most important and difficult questions to answer. In this work, we demonstrate an approach to specifically answer this question for conservation strategies designed to address nonpoint source pollution in agriculturally-dominated watersheds. We developed empirical models relating conservation investments and actions to measures of stream water quality and fish community health. Our results are consistent with other studies that demonstrate a need for extensive implementation of conservation practices in agricultural landscapes to see measurable improvements in ecological conditions. Our results also demonstrate the influence spatial grain can have on answering “how much conservation is enough?” Our coarse-grained analyses suggest that water quality in at the outlets of four watersheds could be improved to the point that water quality was no longer limiting the fish community with only about 18% of the agricultural lands treated with conservation practices and incentive payments totaling $7.7M. Yet, finer-grained subbasin analyses predict fish communities would still be limited in many tributaries of these watersheds even with ~ 50% of lands treated and incentive payments totaling ~$44M. Consequently, coarsegrained analyses could significantly underestimate scope of the solution needed to address these impacts to stream ecosystems. Finding balanced solutions to address agricultural nonpoint source pollution throughout the Great Lakes will require unprecedented collaboration from local to regional scales. Herein, we provide examples of how this work is supporting collaborative efforts to establish realistic ecological goals and associated performance measures and strategic implementation of practices throughout the Saginaw Bay drainage.
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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 | 0,025 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».