The ecological success of river restoration in Newfoundland and Labrador, Canada: lessons learned
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».