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Enregistrement W3147591733 · doi:10.1002/wat2.1521

Aquatic ecosystem metabolism as a tool in environmental management

2021· article· en· W3147591733 sur OpenAlexaboutno aff
Kathi Jo Jankowski, Francine Mejia, Joanna R. Blaszczak, Gordon W. Holtgrieve

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews Water · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésEcosystemAquatic ecosystemEcosystem managementEnvironmental resource managementComputer scienceField (mathematics)Environmental monitoringEnvironmental scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent advances in high‐frequency environmental sensing and statistical approaches have greatly expanded the breadth of knowledge regarding aquatic ecosystem metabolism—the measurement and interpretation of gross primary productivity (GPP) and ecosystem respiration (ER). Aquatic scientists are poised to take advantage of widely available datasets and freely‐available modeling tools to apply functional information gained through ecosystem metabolism to help inform environmental management. Historically, several logistical and conceptual factors have limited the widespread application of metabolism in management settings. Benefitting from new instrumental and modeling tools, it is now relatively straightforward to extend routine monitoring of dissolved oxygen (DO) to dynamic measures of aquatic ecosystem function (GPP and ER) and key physical processes such as gas exchange with the atmosphere (G). We review the current approaches for using DO data in environmental management with a focus on the United States, but briefly describe management frameworks in Europe and Canada. We highlight new applications of diel DO data and metabolism in regulatory settings and explore how they can be applied to managing and monitoring ecosystems. We then review existing data types and provide a short guide for implementing field measurements and modeling of ecosystem metabolic processes using currently available tools. Finally, we discuss research needed to overcome current conceptual limitations of applying metabolism in management settings. Despite challenges associated with modeling metabolism in rivers and lakes, rapid developments in this field have moved us closer to utilizing real‐time estimates of GPP, ER, and G to improve the assessment and management of environmental change. This article is categorized under: Water and Life > Nature of Freshwater Ecosystems Water and Life > Conservation, Management, and Awareness

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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