Groundwater-dependent ecosystem map exposes global dryland protection needs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Groundwater is the most ubiquitous source of liquid freshwater globally, yet its role in supporting diverse ecosystems is rarely acknowledged 1,2 . However, the location and extent of groundwater-dependent ecosystems (GDEs) are unknown in many geographies, and protection measures are lacking 1,3 . Here, we map GDEs at high-resolution (roughly 30 m) and find them present on more than one-third of global drylands analysed, including important global biodiversity hotspots 4 . GDEs are more extensive and contiguous in landscapes dominated by pastoralism with lower rates of groundwater depletion, suggesting that many GDEs are likely to have already been lost due to water and land use practices. Nevertheless, 53% of GDEs exist within regions showing declining groundwater trends, which highlights the urgent need to protect GDEs from the threat of groundwater depletion. However, we found that only 21% of GDEs exist on protected lands or in jurisdictions with sustainable groundwater management policies, invoking a call to action to protect these vital ecosystems. Furthermore, we examine the linkage of GDEs with cultural and socio-economic factors in the Greater Sahel region, where GDEs play an essential role in supporting biodiversity and rural livelihoods, to explore other means for protection of GDEs in politically unstable regions. Our GDE map provides critical information for prioritizing and developing policies and protection mechanisms across various local, regional or international scales to safeguard these important ecosystems and the societies dependent on them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».