Notice bibliographique
Résumé
The State of Bay–Delta Science 2008 highlighted seven emerging perspectives on science and management of the Delta. These perspectives had important effects on policy and legislation concerning management of the Delta ecosystem and water exports. From the collection of papers that make up the State of Bay–Delta Science 2016, we derive another seven perspectives that augment those published in 2008. The new perspectives address nutrient and contaminant concentrations in Delta waters, the failure of the Delta food web to support native species, the role of multiple stressors in driving species toward extinction, and the emerging importance of extreme events in driving change in the ecosystem and the water supply.The scientific advances that underpin these new perspectives were made possible by new measurement and analytic tools. We briefly discuss some of these, including miniaturized acoustic fish tags, sensors for monitoring of water quality, analytic techniques for disaggregating complex contaminant mixtures, remote sensing to assess levee vulnerability, and multidimensional hydrodynamic modeling.Despite these new tools and scientific insights, species conservation objectives for the Delta are not being met. We believe that this lack of progress stems in part from the fact that science and policy do not incorporate sufficiently long-term perspectives. Looking forward half a century was central to the Delta Visioning process, but science and policy have not embraced this conceptual breadth. We are also concerned that protection and enhancement of the unique cultural, recreational, natural resource, and agricultural values of the Delta as an evolving place, as required by the Delta Reform Act, has received no critical study and analysis. Adopting wider and longer science and policy perspectives immediately encourages recognition of the need for evaluation, analysis, and public discourse on novel conservation approaches. These longer and wider perspectives also encourage more attention to the opportunities provided by heavily invaded ecosystems. It is past time to turn scientific and policy attention to these issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».