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Enregistrement W2972646998 · doi:10.1101/768200

An integrative assessment of aquatic ecosystem services based on guideline thresholds

2019· preprint· en· W2972646998 sur OpenAlexafffundabout
Nicolas F. S-Gelais, Jean‐François Lapierre, Robert Siron, Roxane Maranger

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensOuranosUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsGroupe de recherche interuniversitaire en limnologieFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésEcosystem servicesProvisioningTrophic levelAquatic ecosystemEnvironmental scienceEcosystemWildlifeEnvironmental resource managementWater qualityEcosystem healthLivestockEcologyWater resource managementBusinessComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ecologists typically associate water quality with trophic status where oligotrophic ecosystems have excellent water quality and presumably provide more aquatic ecosystem services. However water quality is perceived differently among worldviews. Aquatic ecosystem service provisioning to the public health and agriculture sectors is determined using specific guidelines. But are these guidelines related to trophic status? Here, we developed an integrative ecosystem service framework using guideline thresholds for drinking, swimming, irrigation, suitability for livestock and aquatic wildlife in canadian rivers of varying trophic status. Drinkability was the most sensitive ecosystem service, met in 37% of cases, whereas livestock was the least, provided in 99%. Trophic status is a fair proxy for ecosystem services limited by fecal contamination as nutrients are related to human and animal populations, but not to those limited by metals. Using quantitative thresholds to assess the safe provisioning of multiple ecosystem services provides clear guidance for supporting resource management. In a nutshell Water quality is a commonly used term in management, but the metrics that determine whether a river can safely provide various aquatic ecosystem services differ among worldviews. We propose an integrative approach based on guideline thresholds to evaluate the frequency with which rivers are drinkable, swimmable, suitable for irrigation, livestock, and aquatic wildlife and compared this suitability with trophic status. Trophic status is a fair proxy for ecosystem services limited by fecal contamination, but not for those limited by metals. Using and developing more guideline thresholds provides a concrete way to assess ecosystem service provisioning that could help serve management.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,233 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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