Cumulative effects assessment in community watersheds at different spatial scales: A review of indicators
Notice bibliographique
Résumé
Cumulative effect assessments (CEA) for water systems are becoming more necessary as pressures from multiple stressors impact communities, watersheds, and basins. CEA is an important tool for shifting from fragmented to holistic, integrated management as per the Integrated Water Resources Management paradigm. Through a review of scientific literature, this study analyzed the patterns and use of indicators for upstream–downstream linkages. This study found that five categories of spatial scale approaches are used: the national/regional scale, basin scale, watershed scale, local scale, and the specially defined multi-scale approach. It was found that CEA has been applied using a high-level, qualitative approach for national, regional, and multi-scale studies—these undertakings inform strategic planning and sustainable decision-making. Basin, watershed, and local scale CEA studies have focused on quantitative modelling of environmental and human systems. These assessments emphasized the interconnectedness of water systems, as well as the role of policy development and stakeholders in improving system outcomes. Four indicator categories were found to span all five spatial scales: water quality (occurred in 64% of the literature), water quantity (53%), land use (56%), and landscape characteristics (67%). These indicator categories provide a common foundation for understanding stressor interactions, impact response, and upstream–downstream linkages. However, further research is needed on temporal scales and the integration of time into CEA for watersheds. This review found that CEA, a tool which is useful for a variety of scales, can help find a balance between present and future needs and further community sustainability using a holistic and integrated approach.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».