National mapping and assessment of ecosystem services projects in Europe – Participants’ experiences, state of the art and lessons learned
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.
Notice bibliographique
Résumé
Backed by the Biodiversity Strategy to 2020 and 2030, numerous ‘Mapping and Assessment of Ecosystem Services’ (MAES) projects have been completed in recent years in the member states of the European Union, with substantial results and insights accumulated. The experience from the different approaches is a valuable source of information for developing assessment processes further, especially with regard to their uptake into policy and more recently, into ecosystem accounting. Systematic approaches towards best practices and lessons learned from national MAES projects are yet lacking. This study presents the results of a survey conducted with participants of national MAES projects overviewing 13 European MAES processes. Focus hereby is put on the types of methods used, the assessed ecosystem services, and the perceived challenges and advancements. All MAES projects assessed ecosystem services at several levels of the ecosystem service cascade (69% at least three levels), using a diverse set of data sources and methods (with 4.7 types of methods on average). More accessible data was used more frequently (e.g., statistical and literature data being the most popular). Challenges regarding policy uptake, synthesizing results, and data gaps or reliability were perceived as the most severe. Insufficient evaluation of uncertainty was seen as a major critical point, and emphasized as crucial for uptake and implementation. Moving towards accounting for ES in the frame of environmental-economic accounts, considering uncertainties of ES assessments should be even more important.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle