Monitoring climate change and anthropogenic pressure at Lake Tanganyika
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
The African Great Lakes are under threat from global and local environmental challenges including climatic change, water pollution and overfishing. To address those issues, managers need observations based on regularly monitored environmental indicators. However, environmental monitoring of the African Great Lakes is often lacking or not based on harmonised methods. The present manuscript is a case study based on Lake Tanganyika, impacted by climate change and anthropogenic pressure affecting water quality, fisheries and biodiversity changes. The implementation of environmental monitoring has often not been continuous or standardised among bordering countries. This prevents managers from taking data-based decisions and opens a risky field where speculation may overcome a rational approach. Long-term monitoring observations are essential to guide management measures to adapt to climate changes and decrease, whenever possible, unfavourable human impact on the Great Lake environment. A regionally standardised long-term monitoring programme is proposed. The sustainability of such monitoring requires that it remains inexpensive and focuses on a few essential parameters. Its strength would be its uninterrupted implementation. Setting up a long-term integrated monitoring programme is also a goal of the Lake Tanganyika Authorities (LTA) with mandated national authorities and stakeholders. A Lake Tanganyika Regional Integrated Monitoring Programme (LTRIEMP) needs to be widely encouraged and supported to ensure its sustainability. General principles from the Lake Tanganyika case study could be useful to develop a wider harmonised sustainable long-term regional monitoring network of the African Great Lakes in a multi-lakes collaborative approach.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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