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Enregistrement W4386703084 · doi:10.1371/journal.pwat.0000101

The future of global river health monitoring

2023· article· en· W4386703084 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePLOS Water · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConsortium of International Agricultural Research CentersUniversité de LyonAgence Nationale de la RechercheUniversity of WashingtonSchool of Aquatic and Fishery SciencesWorld Wildlife Fund
Mots-clésEnvironmental resource managementConvention on Biological DiversityEnvironmental planningScale (ratio)BusinessFood securityMonitoring and evaluationEcosystem healthSustainable developmentGlobal healthBiodiversitySustainabilityEcosystem servicesGeographyEnvironmental scienceEcosystemAgricultureHealth careEcologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rivers are the arteries of human civilisation and culture, providing essential goods and services that underpin water and food security, socio-economic development and climate resilience. They also support an extraordinary diversity of biological life. Human appropriation of land and water together with changes in climate have jointly driven rapid declines in river health and biodiversity worldwide, stimulating calls for an Emergency Recovery Plan for freshwater ecosystems. Yet freshwater ecosystems like rivers have been consistently under-represented within global agreements such as the UN Sustainable Development Goals and the UN Convention on Biological Diversity. Even where such agreements acknowledge that river health is important, implementation is hampered by inadequate global-scale indicators and a lack of coherent monitoring efforts. Consequently, there is no reliable basis for tracking global trends in river health, assessing the impacts of international agreements on river ecosystems and guiding global investments in river management to priority issues or regions. We reviewed national and regional approaches for river health monitoring to develop a comprehensive set of scalable indicators that can support “top-down” global surveillance while also facilitating standardised “bottom-up” local monitoring efforts. We evaluate readiness of these indicators for implementation at a global scale, based on their current status and emerging improvements in underlying data sources and methodologies. We chart a road map that identifies data and technical priorities and opportunities to advance global river health monitoring such that an adequate monitoring framework could be in place and implemented by 2030, with the potential for substantial enhancement by 2050. Lastly, we present recommendations for coordinated action and investment by policy makers, research funders and scientists to develop and implement the framework to support conservation and restoration of river health globally.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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