Leveraging a Landscape-Level Monitoring and Assessment Program for Developing Resilient Shorelines throughout the Laurentian Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, ecosystem monitoring, conservation, and restoration have been conducted in a piecemeal manner at the local scale without regional landscape context. However, scientifically driven conservation and restoration decisions benefit greatly when they are based on regionally determined benchmarks and goals. Unfortunately, required data sets rarely exist for regionally important ecosystems. Because of early recognition of the extreme ecological importance of Laurentian Great Lakes coastal wetlands, and the extensive degradation that had already occurred, significant investments in coastal wetland research, protection, and restoration have been made in recent decades and continue today. Continued and refined assessment of wetland condition and trends, and the evaluation of restoration practices are all essential to ensuring the success of these investments. To provide wetland managers and decision makers throughout the Laurentian Great Lakes basin with the optimal tools and data needed to make scientifically-based decisions, our regional team of Great Lakes wetland scientists developed standardized methods and indicators used for assessing wetland condition. From a landscape perspective, at the Laurentian Great Lakes ecosystem scale, we established a stratified random-site-selection process to monitor birds, anurans, fish, macroinvertebrates, vegetation, and physicochemical conditions of coastal wetlands in the US and Canada. Monitoring of approximately 200 wetlands per year began in 2011 as the Great Lakes Coastal Wetland Monitoring Program. In this paper, we describe the development, delivery, and expected results of this ongoing international, multi-disciplinary, multi-stakeholder, landscape-scale monitoring program as a case example of successful application of landscape conservation design.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».