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Enregistrement W4311246376 · doi:10.3389/fenvs.2022.1061256

Green and blue infrastructure design in a semi-arid region

2022· article· en· W4311246376 sur OpenAlex
Safa Bel Fekih Boussema, Marianne Cohen, Faiza Khebour Allouche

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Environmental Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological dispersalHabitatGeographyBiodiversityEnvironmental resource managementHabitat fragmentationWildlife corridorFragmentation (computing)WetlandSustainabilityNatural heritageLandscape connectivityEcological networkEcologyEnvironmental scienceEcosystemTourism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Green and Blue Infrastructure (GBI) is a new approach for dealing with biodiversity conservation based on maintaining the ecological networks by ensuring the survival of animal and plant species. GBI is considered a new public policy to avoid the loss of biodiversity by preserving landscape connectivity and protecting natural habitats from fragmentation. Countries including the United States, Canada, the United Kingdom, Italy, Portugal, Japan, China, Brazil, and Turkey are seeking to integrate this concept into their environmental policies. This study proposed a methodology to design a GBI at a regional scale applied to the Sousse region in Tunisia. Two main approaches were used. The first was based on identifying three reference species marked by different dispersal distances. The second applied GIS spatial analysis using the buffer model to help assess the ecological connectivity. The methodology developed comprises five steps. In the first step, a forest habitat sub-frame, a semi-open habitat sub-frame, and a wetland sub-frame were determined from a detailed land-use map. Then, different biodiversity reservoirs were identified. In the third step, buffers varying between 200, 250, and 300 m depending on the dispersal distance of the reference species (Cape hare, North African Hedgehog, and Marbled Teal) were applied around the reservoirs to identify zones of potential connections between them. Next, buffers were also applied to detect fragmentation zones along road networks and built-up areas. Finally, the ecological corridors were mapped from the overlay between zones of potential connections and the fragmentation map. The result was the creation of a GBI of the Sousse region with reservoirs of biodiversity and ecological corridors connecting them. This methodological approach and the characterization of the Sousse city GBI map represent the first innovative research applied in Tunisia. This prototype can be a reference for other local or regional spaces, contributing toward realizing a national GBI and promoting sustainable projects.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,180 · 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