Methods for Postdisaster Impact Assessment: A Case Study of the Impacts of the Fundão Dam Failure on Terrestrial Species Threatened with Extinction
Notice bibliographique
Résumé
The Fundão tailings dam held back approximately 50 million cubic meters of tailings from an Fe ore mine in the state of Minas Gerais, Brazil. The dam failed on 5 November 2015, releasing tailings into the Rio Doce watershed and causing an environmental disaster in a biodiversity hotspot. To guide conservation action following the event, Brazilian authorities demanded an impact assessment focused on terrestrial species threatened by extinction. Postdisaster impact assessment is substantially more challenging than predevelopment impact assessment. Predisaster baseline data were sparse, and much was unknown about how the Fundão dam failure impacted terrestrial species threatened with extinction. Baseline reconstruction and impact pathway validation and characterization was critical. Ecosystem reconstruction revealed that 1580 ha of terrestrial ecosystems were destroyed, including approximately 480 ha of Atlantic rainforest. Collaboration with local experts identified 346 species of vertebrates, invertebrates, and vascular plants threatened with extinction that were impacted or potentially impacted. Species composition and impacts varied within 4 distinct segments of the Rio Doce watershed. Nine potential impact pathways were identified using data and literature review combined with information provided by regulators, experts, and media. Not all were valid. Validating and characterizing each pathway within each watershed segment involved data evaluation, an ecological risk screening, and field assessments. Impact pathway evaluation proved critical to dispelling misconception, accurately understanding postdisaster impacts, and directing conservation action; the importance of this step cannot be overemphasized. Integr Environ Assess Manag 2020;16:676-680. © 2020 SETAC.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».