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Enregistrement W3215649803 · doi:10.1002/aqc.3750

A systematic review of the global freshwater mussel restoration toolbox

2021· review· en· W3215649803 sur OpenAlexaff
Roland A. Eveleens, D. Dudley Williams

Notice bibliographique

RevueAquatic Conservation Marine and Freshwater Ecosystems · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationRestoration ecologyEnvironmental planningMusselRelocationToolboxUnionidaeIdentification (biology)DocumentationScale (ratio)Environmental resource managementPrioritizationEcologyGeographyEnvironmental scienceBiologyEngineeringComputer scienceManagement scienceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Halting the global decline of freshwater mussels requires an improved understanding of the restoration approaches currently in use and the identification of shortcomings to inform the development of new ones. This article reviews published evaluations of restoration efforts on the ground and those identified or proposed in the literature. This review found few reports of the effectiveness of restoration measures, and of those reported there was strong temporal and geographical bias. Reports were mostly recent and took place within mussel‐diverse regions of the Global North (i.e. North America, Europe). Efforts focused on population support encompassed relocation, translocation and population augmentation from captive breeding, and potential restoration approaches emphasized planning and prioritization. It was challenging to assess restoration success owing to differences in success metrics and varied lengths of post‐restoration monitoring. Some measures were inherently more species specific, such as population support, but some articles suggested that the use of multiple measures may allow more species to be addressed by restoration efforts. Consistent documentation and reporting of restoration measures – including failed ones – are needed to advance freshwater mussel restoration. In addition, continued work is needed to accelerate and better align the development and use of restoration approaches for freshwater mussels. Reporting of unsuccessful or partially successful attempts does not adequately reflect the long life histories of freshwater mussels. Investigation of the contexts where approaches have been effective (even partially), and concerted efforts to implement combinations of measures at a catchment scale are critical for unionids globally. As such, recommendations are posed to aid integration of research and practice to advance and further develop freshwater mussel restoration.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0210,018
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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