A multi-Criteria Wetland Suitability Index for Restoration across Ontario’s Mixedwood Plains
Notice bibliographique
Résumé
Significant wetland loss (~72%; 1.4 million hectares) in the Province of Ontario, Canada, has resulted in damage to important ecosystem services that mitigate the effects of global change. In response, major agencies have set goals to halt this loss and work to restore wetlands to varying degrees of function and area. To aid those agencies, this study was guided by four research questions: (i) Which physical and ecological landscape criteria represent high suitability for wetland reconstruction? (ii) Of common wetland suitability metrics, which are most important? (iii) Can a multi-criteria wetland suitability index (WSI) effectively locate high and low wetland suitability across the Ontario Mixedwood Plains Ecozone? (iv) How do best sites from the WSI compare and contrast to both inventories of presettlement wetlands and current existing wetlands? The WSI was created based on seven criteria, normalized from 0 (low suitability) to 10 (high suitability), and illustrated through a weighted composite raster. Using an Analytical Hierarchy Process (AHP) and importance determined from a scoping review of relevant literature, soil drainage had the greatest meaning and weight within the WSI (48.2%). The Getis-Ord Gi* index charted statistically significant “hot spots” and “cold spots” of wetland suitability. Last, the overlay analysis revealed greater similarity between high suitability sites and presettlement wetlands supporting the severity of historic wetland cannibalization. In sum, this transferable modeling approach to regional wetland restoration provides a prioritization tool for improving ecological connectivity, services, and resilience.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».