Assessing Conservation and Mitigation Banking Practices and Associated Gains and Losses in the United States
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Conservation and mitigation banks allow their proponents to buy credits to offset the negative residual impacts of their development projects with the goal of no net loss (NNL) in the ecosystem function and habitat area. However, little is known about the extent to which these bank transactions achieve NNL. We synthesized and reviewed 12,756 transactions in the United States which were related to meeting area and ecological equivalence (n = 4331) between the approved negative impact and offset. While most of these transactions provided an offset that was equal to or greater than the impacted area, approximately one quarter of the transactions, especially those targeting wetlands, did not meet ecological equivalence between the impact and offset. This missing ecological equivalence was often due to the significantly increasing use of preservation, enhancement, and rehabilitation over creating new ecosystems through establishment and re-establishment. Stream transactions seldom added new ecosystem area through creation but mainly used rehabilitation in order to add offset benefits, in many cases leading to a net loss of area. Our results suggest that best practice guidance on habitat creation as well as the incentivization of habitat creation must increase in the future to avoid net loss through bank transactions and to meet the ever-accelerating global changes in land use and the increased pressure of climate change.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle