Key questions for understanding drivers of biodiversity-ecosystem service relationships across spatial scales
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context Biodiversity loss is predicted to have significant impacts on ecosystem services based on previous ecological work at small spatial and temporal scales. However, scaling up understanding of biodiversity-ecosystem service (BES) relationships to broader scales is difficult since ecosystem services emerge from complex interactions between ecosystems, people, and technology. Objectives In order to inform and direct future BES research, identify and categorise the ecological and social-ecological drivers operating at different spatial scales that could strengthen or weaken BES relationships. Methods We developed a conceptual framework to understand the potential drivers across spatial scales that could affect BES relationships and then categorized these drivers to synthesize the current state of knowledge. Results Our conceptual framework identifies ecological/supply-side and social-ecological/demand-side drivers, and cross-scale interactions that influence BES relationships at different scales. Different combinations of these drivers in different contexts will lead to a variety of strengths, shape, and directionality in BES relationships across spatial scales. Conclusions We put forward four predictions about the spatial scales that the effects of biodiversity, ecosystem service management, ecosystem co-production, and abiotic linkages or effects will be most evident on BES relationships and use these to propose future directions to best advance BES research across scales.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».