Ecological enhancement of coastal engineering structures: Passive enhancement techniques
Notice bibliographique
Résumé
The rock type used in coastal engineering structures impacts biodiversity, but its effect has been understudied to date. We report here on whether different combinations of rock material and rock mass properties can improve habitat suitability and early phase ecological outcomes on coastal engineering structures. We examine two coastal engineering schemes that used different granites during construction. At site one, Shap granite boulders with a high number of cm-dm2 surface features (e.g. ledges) were deliberately positioned during construction (called passive enhancement), to a) maximise the provision of cm-dm scale intertidal habitat and b) determine which scale of habitat is best for ecological enhancement. At site two, Norwegian granite boulders were installed without passive enhancement, allowing for a direct comparison. Passive positioning of Shap granite boulders led to an increase in limpet (Patella vulgata, Linnaeus, 1758) abundance within two years but few limpets were recorded on the non-enhanced Norwegian granite. Positioning of boulder thus exerts a strong control on the mm and mm-dm scale geomorphic features present, with clear ecological benefits when suitable features are selected for and optimally positioned (i.e. passive enhancement) to maximise habitat features. An EcoRock scoring matrix was developed to aid in the selection of the most ecologically suitable rock materials for coastal engineering worldwide; this can help improve habitat provision on engineered structures in a rapidly warming world.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».