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Enregistrement W3186080151

Habitat Recovery in the Salish Sea, One Community at a Time: Community engagement for socio-ecological resilience of coastal restoration projects

2020· article· en· W3186080151 sur OpenAlexaboutno aff
A. M. K. Mohana Rao

Notice bibliographique

RevueWestern CEDAR (Western Washington University) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResilience (materials science)Restoration ecologyHabitatCommunity resiliencePsychological resilienceGeographyEnvironmental resource managementEcologyEcological resilienceCommunityEnvironmental planningEnvironmental scienceEcosystemBiologyPsychologyEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community engagement builds both social and ecological resilience of restoration projects. This is particularly true in coastal areas, which are complex both ecologically and socially. The Salish Sea Nearshore Habitat Recovery Program builds on 20 years of community building towards coastal ecosystem restoration on the south coast of British Columbia, Canada. Funding was obtained by a small non-profit organization for seagrass and marine riparian restoration, and marine debris removal to support forage fish and juvenile salmon habitat recovery. The engagement and involvement of a broad community including Indigenous groups, coastal residents, all levels of government, academics and industry has resulted in the equivalent of tens of thousands of dollars of additional support for restoration works within this program. The broader community is engaged in multiple steps of restoration including site selection, planning and implementation. Recognition of the value of traditional and local knowledge, an investment in bringing people together and ongoing communication have built collective enthusiasm and ownership over the project. Marrying restoration activities with cultural events is increasing ecological literacy and building the resilience of the work. Restoring or establishing connections between parties that do not otherwise work together is a fundamental step towards restoring ecosystems.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,014
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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