Landscape consequences of aggregation rules for functional equivalence in compensatory mitigation programs
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Notice bibliographique
Résumé
Mitigation and offset programs designed to compensate for ecosystem function losses due to development must balance losses from affected ecosystems with gains in restored ecosystems. Aggregation rules applied to ecosystem functions to assess site equivalence are based on implicit assumptions about the substitutability of functions among sites and can profoundly influence the distribution of restored ecosystem functions on the landscape. We investigated the consequences of rules applied to the aggregation of ecosystem functions for wetland offsets in the Beaverhill watershed in Alberta, Canada. We considered the fate of 3 ecosystem functions: hydrology, water purification, and biodiversity. We set up an affect-and-offset algorithm to simulate the effect of aggregation rules on ecosystem function for wetland offsets. Cobenefits and trade-offs among functions and the constraints posed by the quantity and quality of restorable sites resulted in a redistribution of functions between affected and offset wetlands. Hydrology and water purification functions were positively correlated with one another and negatively correlated with biodiversity function. Weighted-average rules did not replace functions in proportion to their weights. Rules prioritizing biodiversity function led to more monofunctional wetlands and landscapes. The minimum rule, for which the wetland score was equal to the worst performing function, promoted multifunctional wetlands and landscapes. The maximum rule, for which the wetland score was equal to the best performing function, promoted monofunctional wetlands and multifunctional landscapes. Because of implicit trade-offs among ecosystem functions, no-net-loss objectives for multiple functions should be constructed within a landscape context. Based on our results, we suggest criteria for the design of aggregation rules for no net loss of ecosystem functions within a landscape context include the concepts of substitutability, cobenefits and trade-offs, landscape constraints, heterogeneity, and the precautionary principle.
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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 découle