The sheep in wolf's clothing? <scp>R</scp>ecognizing threats for land degradation in Iceland using state‐and‐transition models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Land degradation and extensive soil erosion are serious environmental concerns in Iceland. Natural processes associated with a harsh climate and frequent volcanic activity have shaped Icelandic landscapes. However, following human settlement and the introduction of livestock in the ninth century, the extent of soil erosion rapidly escalated. Despite increased restoration and afforestation efforts and a considerable reduction in sheep numbers during the late 20th century, many Icelandic rangelands remain in poor condition. A deeper understanding of the ecology of these dynamic landscapes is needed, and state‐and‐transition models (STMs) can provide a useful conceptual framework. STMs have been developed for ecosystems worldwide to guide research, monitoring, and management but have been used at relatively small spatial scales and have not been extensively applied to high‐latitude rangelands. Integrating the best available knowledge, we develop STMs for rangelands in Iceland, where sheep grazing is often regarded as a main driver of degradation. We use STMs at a countrywide scale for 3 time periods with different historical human influence, from presettlement to present days. We also apply our general STM to a case‐study in the central highlands of Iceland to illustrate the potential application of these models at scales relevant to management. Our STMs identify the set of possible states, transitions and thresholds in these ecosystems, and their changes over time and suggest increasing complexity in recent times. This approach can help identify important knowledge gaps and inform management efforts and monitoring programmes, by identifying realistic and achievable conservation and restoration goals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».