The sheep in wolf's clothing? <scp>R</scp>ecognizing threats for land degradation in Iceland using state‐and‐transition models
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.
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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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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