Scientists’ Warning to Humanity: Rapid degradation of the world’s large lakes
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
Large lakes of the world are habitats for diverse species, including endemic taxa, and are valuable resources that provide humanity with many ecosystem services. They are also sentinels of global and local change, and recent studies in limnology and paleolimnology have demonstrated disturbing evidence of their collective degradation in terms of depletion of resources (water and food), rapid warming and loss of ice, destruction of habitats and ecosystems, loss of species, and accelerating pollution. Large lakes are particularly exposed to anthropogenic and climatic stressors. The Second Warning to Humanity provides a framework to assess the dangers now threatening the world’s large lake ecosystems and to evaluate pathways of sustainable development that are more respectful of their ongoing provision of services. Here we review current and emerging threats to the large lakes of the world, including iconic examples of lake management failures and successes, from which we identify priorities and approaches for future conservation efforts. The review underscores the extent of lake resource degradation, which is a result of cumulative perturbation through time by long-term human impacts combined with other emerging stressors. Decades of degradation of large lakes have resulted in major challenges for restoration and management and a legacy of ecological and economic costs for future generations. Large lakes will require more intense conservation efforts in a warmer, increasingly populated world to achieve sustainable, high-quality waters. This Warning to Humanity is also an opportunity to highlight the value of a long-term lake observatory network to monitor and report on environmental changes in large lake ecosystems.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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