Quantitative Mitigation Analysis: An ecosystem valuation tool to facilitate planning, restoration and mitigation
Notice bibliographique
Résumé
Globally, human development has proceeded at a rapid pace for the past several decades for both terrestrial and aquatic/marine environments. Project developers, government decision-makers and the public have had little data regarding the relative values of natural resources, or losses thereof, to facilitate project – and corresponding natural resource takings/ecosystem degradation – decision-making, resulting in intrinsic, but poorly quantified, environmental degradation. Accordingly, we have found that an effective strategy for communicating the value of ecosystems and related natural resources to facilitate smart resource management is to monetize the replacement value of resource losses from development. A number of tools have been developed for monetizing resource value, including quantitative mitigation analysis to address compensating for ecosystem and related natural resource losses due to human development. Quantitative Mitigation Analysis is a methodology developed to assist project developers and regulatory agencies alike with developing or evaluating cost-effective, defensible, quantitatively based compensatory mitigation strategies for developments that result in the taking of, or diminution in quality to, habitats and related natural resources. Quantitative Mitigation Analysis quantifies loss of ecological function from proposed developments and determines the amount of mitigation required as compensation. This paper introduces and describes Quantitative Mitigation Analysis and presents a case example that demonstrates how Quantitative Mitigation Analysis may be applied to construction projects resulting in substantive habitat destruction for the benefit of project developers and the regulatory community alike.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».