Planning For The Future: Framework Towards Achieving Co-benefits Through Beneficial Management Practices In The Credit Valley Watershed, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
As the population increases, development pressures, especially in large urban centers, have created a lot of stress on ecosystems, and the ecosystem functions and services that they provide. Issues such as loss of wetland and paving over pervious surfaces has led to increased runoff, low infiltration rates and degradation of the quality of source and non-point source water. Roads, parking lots and other forms of impervious cover are the most significant contributors to stormwater runoff. Effective stormwater management is therefore crucial in such urbanized areas. Low Impact Development (LID) is an innovative stormwater management design philosophy and approach that is closely modeled after nature. Its main goal is to manage rainfall at the source using uniformly distributed, decentralized units such as permeable pavement, bioswales and green roofs. . The principle of LID is to mimic a site's pre-development hydrology by using design techniques that infiltrate, filter, store, evaporate and detain runoff close to the source. The term 'Green Infrastructure' is also used when referring to LID. LID can be used individually or incorporated into conventional stormwater management systems to achieve maximum benefits. Human health and well-being are fundamentally dependent on the services provided by the ecosystems that surround us. The field of ecohealth attempts to make this connection and use it to improve public health, promote resilient communities, and create more sustainable environments. This paper attempts to analyze the connections between three selected Low Impact Development and its effects on the ecosystem services that ultimately affect the health and wellbeing of humans in the Credit River watershed in Southern Ontario, Canada. Ecohealth theories developed by the Millennium Ecosystem Assessment (MEA) (2005; 2003) and the cascade model of ecosystem services (Haines-Young & Potschin, 2010; Braat & de Groot, 2012; Potschin & Haines-Young, 2010) were used to help develop and illustrate the concepts and relationships being researched.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».