Guidance for analytical methods to cumulative effects assessment for terrestrial species
Notice bibliographique
Résumé
Landscapes in Canada are undergoing change due to resource and land use stressors and climate stressors. Understanding the cumulative effects of these stressors is challenging because of the complexity of ecosystems, the variability of stressors, and species response to individual or multiple stressors. A key challenge within the field of cumulative effects assessment (CEA) is guidance that describes and evaluates analytical methods. In this review we discuss four broad categories of methods with current or potential use for project-based and effects-based CEA for species in terrestrial systems: (i) qualitative review, (ii) habitat supply models, (iii) empirical species–stressor models, and (iv) decision support models. We describe each method and provide examples, highlight advantages and limitations, identify how methods address key science-based CEA questions, and provide direction on when and why to use specific CEA methods. Empirical species–stressor models and decision support models are the only analytical approaches that provide answers to many science-based CEA questions including how multiple stressors combine to affect an individual species and the certainty of multiple stressor effects. We provide recommendations for using one or more methods as complementary building blocks to fill data gaps, improve understanding and communication, engage diverse partner groups, and increase the quality and credibility of the CEA. Our review supports a move toward regional scale, effects-based CEA where partner collaboration to design, implement, and analyze comprehensive assessments of multiple stressors will (i) expand our knowledge of terrestrial species response to stressors and (ii) inform best management practices for resource industries and conservation and management actions for land managers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».