Mapping the functional connectivity of ecosystem services supply across a regional landscape
Notice bibliographique
Résumé
Sustainably managing multifunctional landscapes for production of multiple ecosystem services (ES) requires thorough understanding of the interactions between ES and the ecological processes that drive them. We build upon landscape connectivity theory to present a spatial approach for assessing functional connections between multiple ES at the landscape scale, and take a closer look at the concept of ES interactions by explicitly representing the mechanisms behind the relationships between ES. We demonstrate application of the approach using existing ES supply mapping data for plant agriculture, waterflow regulation, and landscape aesthetics and map the functional connectivity between them. We find that, when weights of all linkages were amalgamated, areas of high-value connectivity are revealed that are not present on any individual ES supply area or pairwise link maps, which suggests that the spatial focus of planning for optimal service provisioning may shift when functional relationships between several ES are considered. From water flow supply areas, our modeling maps several functional connections that operate over both short and long distances, which highlights the importance of managing ES flows both locally and across jurisdictions. We also found that different land use and land cover types than those associated with ES supply areas may be serving as critical corridors connecting interdependent ES. By providing spatial information on ES connectivity, our approach enables local and regional environmental planning and management to take full consideration of the complex, multi-scale interactions between ecological processes, land use and land cover, and ecosystem service supply on a landscape.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».