Primary data in pollination services mapping: potential service provision by honey bees (Apis mellifera) in Cumberland and Colchester, Nova Scotia
Notice bibliographique
Résumé
This study utilized the Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs (InVEST) pollination model to investigate the impacts of using field data on ecosystem services mapping studies by using potential pollination services in Cumberland and Colchester counties in Nova Scotia, Canada, as a case study. The model was run using two different sources of data to inform the floral resource component of the model. First, the model was run driven by proxies and approximate values gathered from the literature. The second iteration of the model utilized field-based data to generate floral resource abundance and distribution values. Both models utilized honey bee-specific species preference data drawn from field observations and expert opinion in the literature. Results indicated an 8.1% increase in the amount of land designated as high quality when the model was informed by field-based data. Such discrepancies are important when considering the potential implications of ecosystem services mapping studies on policy. As a tool, ecosystem services mapping provides the opportunity to spatially evaluate the impact that different land-use planning regimes could have on the supply and provision of various ecosystem services. However, as its popularity rises, it is important to keep in mind the accuracy and resolution of the data used to inform the modelling process.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».