Closing the gap between science and management of cold‐water refuges in rivers and streams
Notice bibliographique
Résumé
Human activities and climate change threaten coldwater organisms in freshwater ecosystems by causing rivers and streams to warm, increasing the intensity and frequency of warm temperature events, and reducing thermal heterogeneity. Cold-water refuges are discrete patches of relatively cool water that are used by coldwater organisms for thermal relief and short-term survival. Globally, cohesive management approaches are needed that consider interlinked physical, biological, and social factors of cold-water refuges. We review current understanding of cold-water refuges, identify gaps between science and management, and evaluate policies aimed at protecting thermally sensitive species. Existing policies include designating cold-water habitats, restricting fishing during warm periods, and implementing threshold temperature standards or guidelines. However, these policies are rare and uncoordinated across spatial scales and often do not consider input from Indigenous peoples. We propose that cold-water refuges be managed as distinct operational landscape units, which provide a social and ecological context that is relevant at the watershed scale. These operational landscape units provide the foundation for an integrated framework that links science and management by (1) mapping and characterizing cold-water refuges to prioritize management and conservation actions, (2) leveraging existing and new policies, (3) improving coordination across jurisdictions, and (4) implementing adaptive management practices across scales. Our findings show that while there are many opportunities for scientific advancement, the current state of the sciences is sufficient to inform policy and management. Our proposed framework provides a path forward for managing and protecting cold-water refuges using existing and new policies to protect coldwater organisms in the face of global change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».