Biomic river restoration: A new focus for river management
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
Abstract River management based solely on physical science has proven to be unsustainable and unsuccessful, evidenced by the fact that the problems this approach intended to solve (e.g., flood hazards, water scarcity, and channel instability) have not been solved and long‐term deterioration in river environments has reduced the capacity of rivers to continue meeting the needs of society. In response, there has been a paradigm shift in management over the past few decades, towards river restoration. But the ecological, morphological, and societal benefits of river restoration have, on the whole, been disappointing. We believe that this stems from the fact that restoration overrelies on the same physical analyses and approaches, with flowing water still regarded as the universally predominant driver of channel form and structural intervention seen as essential to influencing fluvial processes. We argue that if river restoration is to reverse long‐standing declines in river functions, it is necessary to recognize the influence of biology on river forms and processes and re‐envisage what it means to restore a river. This entails shifting the focus of river restoration from designing and constructing stable channels that mimic natural forms to reconnecting streams within balanced and healthy biomes, and so levering the power of biology to influence river processes. We define this new approach as biomic river restoration .
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,002 |
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