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Enregistrement W2796000080 · doi:10.1088/1748-9326/aabb87

Understanding relationships among ecosystem services across spatial scales and over time

2018· article· en· W2796000080 sur OpenAlex
Jiangxiao Qiu, Stephen R. Carpenter, Eric G. Booth, Melissa Motew, Samuel C. Zipper, Christopher J. Kucharik, Steven P. Loheide, Monica G. Turner

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesDivision of Environmental BiologyUniversity of Wisconsin-MadisonU.S. Department of Agriculture
Mots-clésEnvironmental scienceEcosystem servicesWatershedSpatial ecologySurface runoffTemporal scalesEcosystemEnvironmental resource managementSpatial variabilityScale (ratio)EcologyHydrology (agriculture)GeographyComputer scienceMathematicsStatisticsCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustaining ecosystem services (ES), mitigating their tradeoffs and avoiding unfavorable future trajectories are pressing social-environmental challenges that require enhanced understanding of their relationships across scales. Current knowledge of ES relationships is often constrained to one spatial scale or one snapshot in time. In this research, we integrated biophysical modeling with future scenarios to examine changes in relationships among eight ES indicators from 2001–2070 across three spatial scales—grid cell, subwatershed, and watershed. We focused on the Yahara Watershed (Wisconsin) in the Midwestern United States—an exemplar for many urbanizing agricultural landscapes. Relationships among ES indicators changed over time; some relationships exhibited high interannual variations (e.g. drainage vs. food production, nitrate leaching vs. net ecosystem exchange) and even reversed signs over time (e.g. perennial grass production vs. phosphorus yield). Robust patterns were detected for relationships among some regulating services (e.g. soil retention vs. water quality) across three spatial scales, but other relationships lacked simple scaling rules. This was especially true for relationships of food production vs. water quality, and drainage vs. number of days with runoff >10 mm, which differed substantially across spatial scales. Our results also showed that local tradeoffs between food production and water quality do not necessarily scale up, so reducing local tradeoffs may be insufficient to mitigate such tradeoffs at the watershed scale. We further synthesized these cross-scale patterns into a typology of factors that could drive changes in ES relationships across scales: (1) effects of biophysical connections, (2) effects of dominant drivers, (3) combined effects of biophysical linkages and dominant drivers, and (4) artificial scale effects, and concluded with management implications. Our study highlights the importance of taking a dynamic perspective and accounting for spatial scales in monitoring and management to sustain future ES.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,222 · 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