Using Partnerships and Community Science to Protect Wild and Scenic Rivers in the Eastern United States
Notice bibliographique
Résumé
The Musconetcong (New Jersey) and the Sudbury-Assabet-Concord (Massachusetts) are federally-designated Partnership Wild and Scenic Rivers, a model for river conservation under the Wild and Scenic Rivers Act. These two rivers are embedded in a patchwork of private and public land ownership. The Act has been used to facilitate partnerships among municipal, state, federal and local non-profit actors to implement river conservation plans. These partnerships have supported community science-based monitoring to make the case for dam removal and stricter water pollution controls. Two case studies examine using community science to provide actionable data to decision-makers. In New Jersey, a documented increase in macroinvertebrates post-dam removal supported additional dam removals, leading to the return of American shad to the river. Quality controls and training proved to be key components. In Massachusetts, stricter effluent discharge permits reduced instream Total Phosphorus from 0.8 mg/L in 1999 to the eutrophication threshold of 0.023–0.05 mg/L. Community engagement in river science and stewardship was an important co-benefit. As many US rivers evolve from generating hydropower and conveying waste into major recreational resources, local organizations are uniquely positioned to engage the public and generate quality-controlled data to use in advocating for major improvements in water and habitat quality. Useful policy and regulatory frameworks for broader applicability are suggested.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».