A lake management framework for global application: monitoring, restoring, and protecting lakes through community engagement
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Notice bibliographique
Résumé
Cianci-Gaskill JA, Klug JL, Merrell KC, et al. 2024. A lake management framework for global application: monitoring, restoring, and protecting lakes through community engagement. Lake Reserv Manage. XX:XXX–XXX.Despite decades of management and regulation, global freshwater resources remain imperiled. Management has had mixed success in restoring degraded lakes and has few mechanisms for stopping the decline of high-quality systems. Too often, lake managers play catch-up by addressing stressors only after damage occurs or has become entrenched, or make decisions without acquiring sufficient information about how a lake might respond to proposed management actions. As a tool to address these management challenges, we propose the MoReCo (Monitoring, Restoring/Protecting, Community Engagement) lake management framework. The framework centers around community engagement, and we outline engagement mechanisms in the context of lake management. The framework includes 2 loops: a monitoring loop to detect emerging stressors, and a restoring/protecting loop to address stressors that are causing or may cause lake degradation. The MoReCo framework builds on the strengths of existing natural resource management frameworks and was developed to address the unique challenges associated with lake management and protection, as well as those resulting from climate change. Specifically, it can address multiple stressors concurrently, which makes it simultaneously suitable for ameliorating stressors while also protecting lake ecosystems. The MoReCo framework is an interactive and multidirectional process in which management occurs even when no stressor is apparent, and it incorporates explicit benchmarks for evaluating management actions and determining whether additional measures should be taken. This novel lake management framework is suitable to address any stressors that may threaten a lake ecosystem, and we present it here as a resource for those who manage freshwater resources.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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