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Enregistrement W4391590433 · doi:10.1371/journal.pone.0292702

Mitigation bank applications for freshwater systems: Control mechanisms, project complexity, and caveats

2024· article· en· W4391590433 sur OpenAlexafffund
Sebastian Theis, Mark S. Poesch

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Conservation and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesMitacs
Mots-clésBiodiversityHabitatBusinessPopularityControl (management)Environmental resource managementEcosystem servicesEcosystemFreshwater ecosystemOffset (computer science)EcologyComputer scienceEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biodiversity and mitigation banking has become a popular alternative offsetting mechanism, especially for freshwater species and systems. Central to this increase in popularity is the need for sound control mechanisms to ensure offset functionality. Two commonly used mechanisms are monitoring requirements and staggered release of bank credits over time. We used data from 47 banks in the United States, targeting freshwater systems and species. Based on the 47 banks meeting our criteria we showed that control mechanisms generally scale with increased project complexity and that banks release most of their total credit amount within the first 3 years. We further showed that advance credits are common and can increase the potential for credit release without providing tangible ecological benefits. Physical and biological assessment criteria commonly used by banks let us identify three main bank types focusing on connectivity, physical aspects, and habitat and species and their application possibilities and caveats to provide different ecosystem benefits for freshwater species and systems affected by anthropogenic development.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,320

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)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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