Paleoenvironmental Reconstructions Improve Ecosystem Services Risk Assessment: Case Studies from Two Coastal Lagoons in South America
Notice bibliographique
Résumé
Paleoenvironmental reconstructions are increasingly being used in conservation biology, ecosystem management, and evaluations of ecosystem services (ES), but their potential to contribute to the ES risk assessment process has not been explored. We propose that the long-term history of the ecosystem provides valuable information that augments and strengthens an ES risk assessment and that it should be considered routinely when undertaking risk assessments. We adjusted a standard ecosystem-based risk management (EBRM) protocol to include paleoenvironmental data, and tested the modified approach on two coastal lagoons in South America. Paleolimnological reconstructions in both lagoons indicate that salinity and nutrients (in Laguna de Rocha), and salinity (in Ciénaga Grande de Santa Marta), as controlled by hydrologic connectivity with the ocean and freshwater tributaries, have been the key variables behind ecosystem’s function. This understanding, applied to inform various components and steps in the EBRM protocol, suggests that the maintenance of hydrological connections should be a management priority to minimize risk to ES. This work illustrates the utility of including paleoenvironmental data in an EBRM context and highlights the need for a more holistic approach to risk management by incorporating the long-term history of ecosystem function.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».