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Enregistrement W4392586945 · doi:10.5194/egusphere-egu24-3244

Wetland restoration for the future - ALFAwetlands

2024· preprint· en· W4392586945 sur OpenAlexaff
Liisa Ukonmaanaho, Tuula Larmola, Tuula Aalto, Erik Andersson, Kaido Soosaar, Alexandra Barthelmes, Marina Abramchuk, Juraj Balkovič, Emmi Haltia, Iryna Shchoka, Maud Raman, Kris Decleer, Andis Lazdiņš, Josep Peñuelas, Adrià Descals, J.M. Sánchez-Pérez, Odette Gonzalez, Julien Tournbize, Francesc de Paula Sabater Comas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensCanadian Parks and Wilderness Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWetlandRestoration ecologyEnvironmental scienceEnvironmental resource managementEnvironmental planningEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global goal to mitigate climate change (CC) is to achieve net zero greenhouse gas emissions (GHGE) by 2050; the European Union (EU) aim is to cut GHGE at least by 55% already by 2030. These ambition targets require new GHGE mitigation measures across all land use sectors (LULUCF), where wetlands, as carbon (C) rich ecosystem, can effectively contribute to climate targets, biodiversity, and water-related ecosystem services. Natural peatlands accumulate C effectively due to water-logged conditions. However, they can turn into high GHG sources if they are drained, therefore there is still need to enhance knowledge regarding how and/or how much C is sequestered or released by peatlands after their restoration, as well as the socioeconomic effects.“ALFAwetlands - Restoration for the future” (www.alfawetlands.eu) is a Horizon Europe funded project (2022-2026), which is coordinated by Luke and carried out at local to EU levels with 15 partners across Europe. It’s main goal, in short, is to mitigate CC while supporting biodiversity and ecosystem services (BES) and being socially just and rewarding. This includes, e.g., increasing the knowledge about C storage and release in peatlands, specifically after restoration. While, in terms of C fluxes, focussing on peatlands, the project scope is larger and includes additionally floodplains, coastal wetlands and few artificial wetlands. ALFAwetlands will develop and indicate management alternatives for wetlands including such that have been or will be restored during this project. Measures under this project are not restricted to ecological restoration but include rehabilitation and re-vegetation action to improve ecosystem conditions (e.g., peatland forest: continuous-cover-forestry, cultivated peatlands: paludiculture). Studies are conducted in 9 Living Labs (LL’s) including 30 sites, which are located in wetlands in different parts of Europe (north-south gradient). At the local level, LL’s support and integrate interdisciplinary and multi-actor research on ecological, environmental, economic, and social issues. Experimental data from local sites are scaled-up and will be utilized e.g., by models to gain and understanding the potential impacts of upscaled wetland restoration measures. To achieve ALFAwetlands goals, 5 research workpackages are being implemented, namely: 1)improve geospatial knowledge base of wetlands, 2)co-create socially fair and rewarding pathways for wetland restoration, 3)estimate effects of restoration on GHGE and BES, with the data achieved from field experiments, 4)develop policy relevant scenarios for CC and BES, and 5)study societal impacts of wetland restoration. The project will also encourage stakeholders to utilise outputs and support their active participation in wetland management.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,004

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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