Thirty-five years of restoring Great Lakes Areas of Concern: Gradual progress, hopeful future
Notice bibliographique
Résumé
In 1985, remedial action plan development was initiated to restore impaired beneficial uses in 42 Great Lakes Areas of Concern (AOCs). A 43rd AOC was designated in 1991. AOC restoration has not been easy as it requires networks focused on gathering stakeholders, coordinating efforts, and ensuring use restoration. As of 2019, seven AOCs were delisted, two were designated as Areas of Concern in Recovery, and 79 of 137 known use impairments in Canadian AOCs and 90 of 255 known use impairments in U.S. AOCs were eliminated. Between 1985 and 2019, a total of $22.78 billion U.S. was spent on restoring all AOCs. Pollution prevention investments should be viewed as spending to avoid future cleanups, and AOC restoration investments should be viewed as spending to help revitalize communities that has over a 3 to 1 return on investment. The pace of U.S. AOC restoration has accelerated under the Great Lakes Legacy Act (GLLA) and Great Lakes Restoration Initiative (GLRI). Sustained funding through U.S. programs like GLRI and GLLA and Canadian programs such as Canada-Ontario Agreement Respecting Great Lakes Water Quality and Ecosystem Health and the Great Lakes Protection Initiative is needed to restore all AOCs. Other major AOC program achievements include use of locally-designed ecosystem approaches, contaminated sediment remediation, habitat rehabilitation, controlling eutrophication, and advancing science. Key lessons learned include: ensure meaningful public participation; engage local leaders; establish a compelling vision; establish measurable targets; practice adaptive management; build partnerships; pursue collaborative financing; build a record of success; quantify benefits; and focus on life after delisting.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».