Enhancing the Long-Term Ecological Management and Monitoring of Landscapes: The L-TEAM Framework
Notice bibliographique
Résumé
Long-term monitoring and adaptive ecological management are essential to the conservation of biodiversity. Yet, achieving successful long-term ecological monitoring and management, especially at the landscape level, has proven challenging. In this paper, we address the hurdles faced in sustaining long-term monitoring and management for landscape-scale efforts by offering three promising conceptual and methodological developments that support such initiatives. Then, we introduce L-TEAM, a long-term ecological adaptive monitoring and management framework that integrates those three components using four tools: a conceptual model, clearly defined and measurable objectives, scientifically robust experimentation, and decision support tools. Finally, using a case study, we demonstrate L-TEAM’s effectiveness in supporting the long-term monitoring and management of a landscape conservation project with diverse habitat types and multiple management objectives. This structured decision framework not only facilitates informed decision making in management practices, but also ensures the implementation of scientifically grounded long-term monitoring. Additionally, L-TEAM holds the potential to enhance our understanding of ecosystem functioning and biodiversity responses to disturbances and management actions.
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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 | 0,031 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».