River reach types as large-scale biodiversity proxies for management: The case of the Greater Mekong Region
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Notice bibliographique
Résumé
Large-scale development projects such as hydropower dams in the Greater Mekong Region (GMR) exert high pressure on freshwater resources. Environmental impact assessments in the region can help to understand the possible impacts of these projects, yet these assessments typically require biodiversity data that can be both costly and time-intensive to acquire. As a substitute, researchers often assume that river or ecosystem classes based on geophysical characteristics can be used as biodiversity proxies in large-scale assessments to account for a lack of biodiversity data. However, only limited research exists that compares the spatial distribution of river classes and fish species, and therefore it remains unclear how well river classes can represent fish assemblages or, more generally, biodiversity. To address this question, we here compared a new river reach classification, which used regional expert knowledge to build the classes, with a dataset of fish species distribution in the GMR. We conducted a Redundancy Analysis to estimate how much variability in the fish species data can be explained by the river reach types. The results show a moderate correlation between the datasets (adjusted R2 of 0.44). Based on these findings, we elaborate on the role of spatial hierarchy in fish species distribution and discuss possible implications for management and policies in the GMR.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle