Application of SWOT-C analysis and state-and-transition modeling to the design of reclamation plans for abandoned or operating mines in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
SWOT - C (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats, and Constraints) analysis is a structured planning method that evaluates the important elements of an ecologically-based project and provides a framework for organizing data collection and synthesizing available information. In terms of ecological restoration, strengths are factors such as remnant patches of undisturbed vegetation that can be considered assets. Weaknesses are deficiencies or stressors such as erosion, sedimentation, and contamination that can cause problems. Opportunities are important factors for the practitioner to restore ecosystem structure and function. Threats are undesirable issues, challenges, or trends that may cause further ecosystem degradation. Constraints are environmental, cultural, and socioeconomic limitations.State-and-transition models (STMs) are compartment diagrams and associated narratives that can be used to describe changes in ecosystem properties (i.e., composition, structure, and function) and the mechanisms by which a developing ecosystem transitions from one developmental state to another. The narratives and diagrams can be generated using (1) historical information, (2) local and professional knowledge, (3) general ecological knowledge, and (4) relevant monitoring or experimental data. These tools when combined can yield effective, holistic, and ecologically based mine reclamation plans.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».