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Enregistrement W2789459646 · doi:10.1016/j.ecoser.2018.01.002

Participatory mapping of ecosystem services to understand stakeholders’ perceptions of the future of the Mactaquac Dam, Canada

2018· article· en· W2789459646 sur OpenAlexaffabout
Kate Reilly, Jan Adamowski, Kimberly John

Notice bibliographique

RevueEcosystem Services · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystem servicesCitizen journalismEnvironmental resource managementDownstream (manufacturing)EcosystemDistribution (mathematics)Service (business)BusinessEnvironmental planningGeographyEcologyEnvironmental sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rebuilding or removing a dam at the end of its lifespan will change provision of and access to ecosystem services. Understanding such changes involves assessing their biophysical provision, economic value and social demand, of which the latter is often neglected. We used participatory mapping to understand the spatial distribution of social benefits from ecosystem services around the Mactaquac Dam, New Brunswick, Canada, and assessed whether perceptions of ecosystem services under future scenarios can be mapped. We asked 32 participants to map places that were important to them for several ecosystem services, and asked how those places and services would change if the dam were rebuilt or removed. Participants benefitted from services throughout the reservoir, downstream of the dam, and in unaffected tributaries. Those who preferred to rebuild the dam mapped places in and around the reservoir, while those who wanted to remove it preferred the tributaries and downstream reach. Most participants could not map service distribution if the dam were removed, but could describe non-place-specific changes. Participatory mapping is useful for understanding how and where stakeholders benefit from ecosystem services, and to prompt discussion of perceived future changes. It is less useful for producing maps of ecosystem services under various scenarios.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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