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Enregistrement W3214832865 · doi:10.7163/przg.2021.3.4

Rola ekosystemów nadrzecznych w krajobrazach rolniczych w kontekście ostatnich zmian klimatu = The role of riparian ecosystems within agricultural landscapes in the climate change context

2021· article· en· W3214832865 sur OpenAlexaboutno aff
Ewa Kołaczkowska

Notice bibliographique

RevuePrzegląd Geograficzny · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRiparian zoneEnvironmental scienceContext (archaeology)Climate changeEcosystemGeographyAgroforestryHydrology (agriculture)EcologyHabitatGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Average global temperatures have been rising extremely rapidly over recent decades, with all the side-effects that may denote, including increased risks of both drought and flood, prolongation of the growing season, intensification of other extreme weather events, potentially enhanced erosion and sediment transport through river basins, and even invasions of pests and diseases. Against that factual background, this paper presents a review, and in essence a summary, of existing scientific literature as it pertains to the functioning of the riparian ecosystems present within agricultural landscapes, as well as the former’s potential role in mitigating climate change. Riparian ecosystems of course constitute areas of transition between the aquatic and terrestrial environments, and are in a position to serve as buffers, as they filter and neutralise nutrients and pesticides descending from areas at higher elevations, provide shade (that may limit the spread of light-demanding alien species), moderate stream temperatures, and work to sequester atmospheric CO2 in both plant biomass and soil. They also support water retention in river valleys, and protect banks against erosion. Zoned buffer strips consisting of one strip of trees and one of grassy or herbaceous vegetation are shown to be among the most-effective measures deployable in the mitigation of diffuse pollution. A search through 2 bibliographical databases (the Web of Science Core Collection and Scopus) was undertaken in respect of the terms: ” riparian buffer” OR” riparian corridor” OR” riparian zone” OR” riparian strip” AND” agricultural” AND” climate change”. Such a procedure allowed for the identification of 76 separate scientific papers, albeit with 12 of these warranting exclusion from further analyses on account of their actual irrelevance. The largest body of literature on this topic is seen to concentrate on highly-developed countries of North America and Europe, notably the USA, Canada and France. Deeper analysis of the papers found points to a growing interest in mathematical modelling of the effects of agricultural best-mangement practices (BMPs), in regard to future streamflow, supply of water, the transport of sediment through a basin, rates of export of nitrogen and phosphorus, etc. – with both current climatic conditions and various future scenarios for climate being taken account of. The results of all this modelling tend to show how riparian buffers may serve in a basin-based strategy for climate adaptation, by which change may actually be mitigated more effectively than it can through other BMPs, even as no full offsetting of impacts is likely to prove achievable. Many of the authors in publications selected also choose to underline the multifunctional nature of riparian ecosystems, and the specific nature of the services they have to offer. 69% of the publications analysed address implications for practice, e.g. by offering guidelines as regards conservation strategies, and/or recommendations for managers of basins or other key decision-makers when it comes to restoring or improving both the ecological health of rivers, and levels of human well-being in general.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2021
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Résumé présentoui

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