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Enregistrement W4235058861 · doi:10.3410/f.11272956.12268054

Faculty Opinions recommendation of Ecosystem services altered by human changes in the nitrogen cycle: a new perspective for US decision making.

2011· dataset· en· W4235058861 sur OpenAlexaff
Elena M. Bennett, Graham K. MacDonald

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2011
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystem servicesRecreationDamagesBusinessEnvironmental scienceEcosystemClean Air ActEnvironmental resource managementNatural resource economicsAir quality indexEnvironmental economicsAir pollutionEcologyEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human alteration of the nitrogen (N) cycle has produced benefits for health and well-being, but excess N has altered many ecosystems and degraded air and water quality. US regulations mandate protection of the environment in terms that directly connect to ecosystem services. Here, we review the science quantifying effects of N on key ecosystem services, and compare the costs of N-related impacts or mitigation using the metric of cost per unit of N. Damage costs to the provision of clean air, reflected by impaired human respiratory health, are well characterized and fairly high (e.g. costs of ozone and particulate damages of $28 per kg NO(x)-N). Damage to services associated with productivity, biodiversity, recreation and clean water are less certain and although generally lower, these costs are quite variable (< $2.2-56 per kg N). In the current Chesapeake Bay restoration effort, for example, the collection of available damage costs clearly exceeds the projected abatement costs to reduce N loads to the Bay ($8-15 per kg N). Explicit consideration and accounting of effects on multiple ecosystem services provides decision-makers an integrated view of N sources, damages and abatement costs to address the significant challenges associated with reducing N pollution.Published 2011. This article is a US Government work and is in the public domain in the USA. PMID: 21624028

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0790,020

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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