Measuring at all scales: sourcing data for more flexible restoration references
Notice bibliographique
Résumé
Restoration has long used the reference concept as a cornerstone in setting targets, designing interventions, and benchmarking success. Following the initial applications of restoration references, however, the definition and broader relevance has been debated. Particularly in an era of directional global change, using historic or even contemporary ecosystem models has been contentious among restoration scientists and practitioners. In response, there have been calls for increasing flexibility in how references are defined and diversifying sources of data used to describe a reference. Previous frameworks suggest reference information can be drawn from sources across two main axes of time and space, covering historic to contemporary sources, and near to far spatial scales. We extend these axes by including future projections of climate and species composition and regional ecological information that is spatially disconnected from defined ecosystem types. Using this new framework, we conducted a review of restoration literature published between 2010 and 2020, extracting the temporal and spatial scales of reference data and classifying reference metrics by data type. The studies overwhelmingly focused on contemporary, ecosystem‐specific references to benchmark a completed project's success. The most commonly reported reference metrics were plant‐based, and contemporary reference data sources were more diverse than historical or future reference data. As global conditions continue to shift, we suggest that restoration projects would benefit by expanding reference site information to include forecasted and spatially diverse data. A greater diversity of data sources can enable higher flexibility and long‐term restoration success in the face of global change.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».