Managing exploitation of freshwater species and aggregates to protect and restore freshwater biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
For millennia humans have extracted biological and physical resources from the planet to sustain societies and enable the development of technology and infrastructure. Growth in the human population and changing consumption patterns have increased the human footprint on ecosystems and their biodiversity, including in fresh waters. Freshwater ecosystems and biodiversity face many threats and it is now widely accepted that we are in a biodiversity crisis. One means of protecting and restoring freshwater biodiversity is to better manage the exploitation of freshwater biota and aggregate resources (e.g., sand, gravel, and boulders). Here we outline the threats arising from such exploitation and identify response options to ensure that methods and levels of extraction are sustainable and allow recovery of over-exploited freshwater biodiversity and ecosystems. The guidance we provide will enable practitioners, policy-makers, and resource stewards to embrace effective, sustainable, and evidence-based approaches to resource extraction. Response options for managing species exploitation include strengthening assessment and reporting, using science-based approaches to reduce overexploitation and support recovery, embracing community engagement, and building or tightening legislation. Response options for managing exploitation of freshwater aggregate resources include reducing demand for harvest, strengthening governance, reporting, and monitoring of environmental impacts, and promoting the restoration of degraded ecosystems or compensating for losses. Diverse case studies highlight examples of where various management actions have been implemented in an effort to consider how they can be scaled up and adapted to other contexts. Managing exploitation will be a key aspect of broader initiatives needed to protect and restore freshwater biodiversity around the globe.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».