Thirty-five years of restoring Great Lakes Areas of Concern: Gradual progress, hopeful future
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
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.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle