Aquatic Condition Index: optimization of a rapid wetland assessment tool for evaluating urban wetland health
Notice bibliographique
Résumé
Urbanization poses significant threats to wetland ecosystems, leading to habitat loss, hydrological alterations, and the introduction of invasive species that adversely affect essential ecosystem services. This widespread threat underscores the need to develop a robust management tool for gauging urban wetland health. The Aquatic Condition Index (ACI) was developed as a diagnostic tool for monitoring urban wetland health in Calgary, Alberta, Canada. The ACI evaluates wetland health by incorporating functional indicators (i.e., hydrological, ecological, and water quality functions) chosen by scientific experts to provide municipal wetlands with relative condition scores that can inform citywide habitat management budgeting and prioritization. Gathering the data necessary to generate wetland indicators for the ACI requires substantial financial resources, time, and a high degree of analytical expertise for data collection (e.g., field surveys). This investigation aimed to enhance the widespread applicability and cost-efficiency of wetland monitoring by optimizing the ACI. This optimization entailed a sensitivity-driven indicator reduction, which strategically minimizes the number of indicators essential for ACI calculations. Our findings demonstrate that the refined selection of indicators produces comparable results to the original ACI. This highlights the potential of transitioning to more rapid and cost-efficient monitoring methods, creating a streamlined approach to enhance the efficiency of monitoring and assessment processes. Ultimately, this approach can facilitate long-term urban wetland assessments and promote the sustainability and management of these vital urban features . Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s11252-024-01596-0.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».