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Enregistrement W4386916045 · doi:10.5751/es-14379-280320

The ecological success of river restoration in Newfoundland and Labrador, Canada: lessons learned

2023· article· en· W4386916045 sur OpenAlexafffundvenueabout
Skylar Skinner, Anastasia Addai, Stephen E. Decker, Michael Jong

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesFondation Pour La Conservation Du Saumon AtlantiqueMemorial University of Newfoundland
Mots-clésRestoration ecologyEnvironmental resource managementSustainabilityEcosystemEnvironmental planningGeographyEcologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite millions of dollars being spent annually to restore degraded river ecosystems, there exist relatively few assessments of the ecological effectiveness of projects. An evidence-based synthesis was conducted to describe river restoration activities in Newfoundland and Labrador. The synthesis identified 170 river restoration projects between 1949 and 2020. A practitioner’s survey was conducted on a subset of 91 projects to evaluate ecological success. When the perceived success of managers was compared to an independent assessment of ecological success, 82% of respondents believe the projects to be completely or somewhat successful whereas only 41% of projects were evaluated as ecologically successful through an independent assessment. Only 11% of practitioners’ evaluations used ecological indicators, yet managers of 66% of projects reported improvements in river ecosystems. This contradiction reveals a lack of the application of evidence to support value-based judgments by practitioners. Despite reporting that monitoring data were used in the assessment it is doubtful that any meaningful ecological assessment was conducted. If we are to improve the science of river restoration, projects must demonstrate evidence of ecological success to qualify as sound restoration. River restoration is a necessary tool to ensure the sustainability of river ecosystems. The assessment conducted in this study suggests that our approach to planning, designing, implementing, monitoring, and evaluating projects needs to improve. An integrated-systems view that gives attention to stakeholders’ values and scientific information concerning the potential consequences of alternative restoration actions on key ecosystem indicators is required.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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