Incorporating Ecosystem Services into Water Resources Management—Tools, Policies, Promising Pathways
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystems provide a range of services, including water purification, erosion prevention, and flood risk mitigation, that are important to water resource managers. But as a sector, water resources management has been slow to incorporate ecosystem protection and restoration, for a variety of reasons, although related concepts such as nature-based solutions and green infrastructure are gaining traction. We explain some of the existing challenges to wider uptake of the ecosystem services concept in water resources management and introduce some promising avenues for research and practice, elaborated in more detail through 12 papers, spanning five continents and a variety of contexts, which make up a Special Issue on "Incorporating Ecosystem Services into Water Resources Management". Cross-cutting themes include (A) ecosystem services as a flexible concept to communicate with stakeholders; (B) participatory processes to involve stakeholders in research; (C) multiple values, and valuation methods, of water-related services; and (D) applications of decision-support tools. We conclude with a summary of research gaps and emphasize the importance of co-producing knowledge with decision makers and other stakeholders, in order to improve water resources management through the integration of ecosystem services.
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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 | 0,028 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,017 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».