Ecological restoration research in Canada: who, what, where, when, why, and how?
Notice bibliographique
Résumé
Much has been achieved by research into ecological restoration as a nature-based solution to the destruction of ecosystems, particularly in Canada. We conducted a national-level synthesis of Canadian restoration ecology research to understand strengths and gaps. This synthesis answers the following questions: Who is studying restoration? What ecosystem types are studied? Where is restoration studied? Which themes has restoration research focused on? Why is restoration happening? And how is restoration monitored and evaluated? We employed systematic searching for this review. Our results show that restoration research is conducted mainly by academics. Forest, peatland, grassland, and lake ecosystem types were the most commonly studied. There was a concentration of research in four provinces (Ontario, Quebec, Alberta, and British Columbia). Research into restoration has changed its thematic focus over time from reforestation to climate change. Legislation was the most common reason given for restoration. Restoration research frequently documented results of less than 5 years of monitoring and included one category of response variable (e.g., plant response but not animal response). Future research could investigate the outcomes of restoration prompted by legislation. At the dawn of the UN Decade on Ecosystem Restoration, this work demonstrates Canada's momentum and provides a model for synthesis in other countries.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».