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Enregistrement W4213262515 · doi:10.1080/26395916.2022.2032356

Advancing research on ecosystem service bundles for comparative assessments and synthesis

2022· article· en· W4213262515 sur OpenAlexaff
Megan Meacham, Albert V. Norström, Garry Peterson, Erik Andersson, Elena M. Bennett, Reinette Biggs, Émilie Crouzat, Anna F. Cord, Elin Enfors, María R. Felipe‐Lucia, Joern Fischer, Maike Hamann, Jan Hanspach, Christina C. Hicks, Sander Jacobs, Sandra Lavorel, Bruno Locatelli, Berta Martín‐López, Tobías Plieninger, Cibele Queiroz

Notice bibliographique

RevueEcosystems and People · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMarcus och Amalia Wallenbergs minnesfondVetenskapsrådetSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésEcosystem servicesBundleEcosystemService (business)Environmental resource managementTotal human ecosystemKey (lock)BusinessComputer scienceEcologyEcosystem healthEnvironmental scienceBiologyComputer securityMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social-ecological interactions have been shown to generate interrelated and reoccurring sets of ecosystem services, also known as ecosystem service bundles. Given the potential utility of the bundles concept, along with the recent surge in interest it is timely to reflect on the concept, its current use and potential for the future. Based on our ecosystem service bundle experience, expertise, and ecosystem service bundle analyses, we have found critical elements for advancing the utility of ecosystem service bundle concept and deepening its impact in the future. In this paper we 1) examine the different conceptualizations of the ecosystem service bundle concept; 2) show the range of benefits of using a bundles approach; 3) explore key issues for improving research on ecosystem service bundles, including indicators, scale, and drivers and relationships between ecosystem services; and 4) outline priorities for the future by facilitating comparisons of ecosystem service bundle research.

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)0,111
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,223
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1110,223
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0250,029
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0110,036
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,002

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations59
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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