Totalitarismo, Democrazia, Etica Pubblica: Scritti di Filosofia Morale, Filosofia Politica, Etica
Notice bibliographique
Résumé
Aquatic ecosystems are constantly changing due to natural and anthropogenic stressors. When dealing with such 'moving targets', one of the greatest challenges faced by scientists, managers and policy makers is to use appropriate time scales for environmental assessments. However, most aquatic systems lack monitoring data, and if a programme does exist, rarely have data been collected for more than a few years. Hence, it is often difficult or impossible to determine the nature and timing of ecosystem changes based on these short-term datasets. Furthermore, as environmental assessments are typically performed after a problem is identified, critical data regarding pre-disturbance (or reference) conditions are rarely available. Here, I summarize some recent studies employing lake sediment analyses (i.e. palaeolimnology) that have provided retrospective assessments of ecosystem changes that have been emerging slowly and often innocuously 'under the radar'. My examples include the identification of legacy effects of acid rain and logging, namely long-term declines in calcium concentrations in softwater lakes, which have led to significant repercussions for ecosystem services. I then show that past trajectories of aerial pollution from the burgeoning oil sands operations of western Canada can be tracked using environmental proxies preserved in dated sediment cores, and how these data can be used to determine the relative contributions of natural versus industrial sources of pollutants. I conclude by reviewing how palaeolimnological analyses have linked climate change with the proliferation of harmful blue-green algal (cyanobacterial) blooms, even without the addition of limiting nutrients. Collectively, these studies show that effective ecosystem management, particularly for incremental environmental stressors, requires temporal sampling windows that are not readily available with standard monitoring, but can be supplemented with high-resolution lake sediment analyses.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».