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Enregistrement W2941067874 · doi:10.1126/science.aav5570

Rewilding complex ecosystems

2019· review· en· W2941067874 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueScience · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Philosophy and Ethics
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaNatural Environment Research CouncilMinisterio de Economía y CompetitividadCarlsbergfondetDeutsche ForschungsgemeinschaftComunidad de MadridVillum Fonden
Mots-clésConceptualizationPsychological resilienceFlexibility (engineering)Resilience (materials science)BiodiversityBiological dispersalPerceptionEnvironmental planningEnvironmental resource managementNatural (archaeology)EcosystemEcosystem servicesEcologyEnvironmental ethicsGeographySociologyPsychologyEnvironmental scienceBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The practice of rewilding has been both promoted and criticized in recent years. Benefits include flexibility to react to environmental change and the promotion of opportunities for society to reconnect with nature. Criticisms include the lack of a clear conceptualization of rewilding, insufficient knowledge about possible outcomes, and the perception that rewilding excludes people from landscapes. Here, we present a framework for rewilding that addresses these concerns. We suggest that rewilding efforts should target trophic complexity, natural disturbances, and dispersal as interacting processes that can improve ecosystem resilience and maintain biodiversity. We propose a structured approach to rewilding projects that includes assessment of the contributions of nature to people and the social-ecological constraints on restoration.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,020

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.

Tête enseignante Opus0,195
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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