The underestimated dynamics and impacts of water-based recreational activities on freshwater ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Recreational activities on, in, and along freshwaters (e.g., boating, bathing, angling) positively contribute to human well-being but can also concurrently stress aquatic ecosystems. While outdoor recreation, aquatic ecosystems, and human well-being form coupled social-ecological systems, inherent fluxes and interactions between these have rarely been properly quantified. This paper synthesizes information on links between water-based recreational activities, effects on freshwater ecosystems integrity and recreational quality, and proposes a novel framework for assessment and integrated management. This framework is based on understanding relationships between recreational quality, demand and use, and recreational use-induced impacts on ecosystem state and function, as well as ecological and social carrying capacities. Current management approaches of freshwater ecosystems addressing economic, environmental, or recreational aspects are poorly linked and harmonized, and are further constrained by inadequate information on the dynamics and densities of recreational uses. Novel assessment and monitoring methods are needed to capture the short-term peak dynamics of water-based recreational uses, and we argue social media could play an increasingly important role here. An integrative recreation ecology management concept combined with peak usage information has great potential to form the basis for next-generation management approaches of freshwater and other ecosystems.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».