Accelerating environmental flow implementation to bend the curve of global freshwater biodiversity loss
Notice bibliographique
Résumé
Environmental flows (e-flows) aim to mitigate the threat of altered hydrological regimes in river systems and connected waterbodies and are an important component of integrated strategies to address multiple threats to freshwater biodiversity. Expanding and accelerating implementation of e-flows can support river conservation and help to restore the biodiversity and resilience of hydrologically altered and water-stressed rivers and connected freshwater ecosystems. While there have been significant developments in e-flow science, assessment, and societal acceptance, implementation of e-flows within water resource management has been slower than required and geographically uneven. This review explores critical factors that enable successful e-flow implementation and biodiversity outcomes in particular, drawing on 13 case studies and the literature. It presents e-flow implementation as an adaptive management cycle enabled by 10 factors: legislation and governance, financial and human resourcing, stakeholder engagement and co-production of knowledge, collaborative monitoring of ecological and social-economic outcomes, capacity training and research, exploration of trade-offs among water users, removing or retrofitting water infrastructure to facilitate e-flows and connectivity, and adaptation to climate change. Recognising that there may be barriers and limitations to the full and effective enablement of each factor, the authors have identified corresponding options and generalizable recommendations for actions to overcome prominent constraints, drawing on the case studies and wider literature. The urgency of addressing flow-related freshwater biodiversity loss demands collaborative networks to train and empower a new generation of e-flow practitioners equipped with the latest tools and insights to lead adaptive environmental water management globally. Mainstreaming e-flows within conservation planning, integrated water resource management, river restoration strategies, and adaptations to climate change is imperative. The policy drivers and associated funding commitments of the Kunming–Montreal Global Biodiversity Framework offer crucial opportunities to achieve the human benefits contributed by e-flows as nature-based solutions, such as flood risk management, floodplain fisheries restoration, and increased river resilience to climate change.
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 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,011 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».