Grand challenges for research in the Laurentian Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Laurentian Great Lakes (LGL) constitute one of the largest freshwater systems in the world while providing social and economic value to two powerful nations. The spatial scale of these inland seas falls between two endpoints: small lakes and oceans. Lacustrine in many characteristics, the LGL often require a scientific approach with attributes similar to those of oceanography. There is a strong sense that within the LGL support for scientific research has not kept pace with the need for process‐oriented research and that we lack basic information needed to forecast change, mitigate impacts and restore and preserve the LGL. Consequently, 58 researchers met in September 2014 and identified five “Grand Challenges for Research in the LGL”: (1) How has this vast inland freshwater system responded to shifting climate in the past, and how will it respond in the future? (2) What is the current status of the most important ecosystem processes, including their variability in space and time? (3) What processes are characteristic only of large lakes, and how do the distinct habitats integrate into a whole? (4) What are the ecosystem responses to major anthropogenic forces such as nutrients and invasive species, and are these reversible? and (5) What are the small to large‐scale linkages and feedbacks among societal decisions, biological systems, and physicochemical dynamics? An urgent need exists for a unified scientific voice that articulates the Grand Challenges for research in the LGL and the need for associated funding. This treatise describing the Grand Challenges develops that voice.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».