Servicesheds connect people to the landscapes upon which they depend
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ecosystem services (ES) are benefits people receive from nature. To sustain these benefits, we need to spatially connect communities benefitting from specific ES with landscape features that generate the ES. A variety of process‐based models support ES assessments by estimating the biophysical supply of ES that comes from landscapes. However, less attention has been given to how ES flow from landscapes to beneficiary groups. A ‘serviceshed’ is defined as the spatial area that provides an ecosystem service to beneficiaries at a specific location—thus connecting people to the landscapes and seascapes upon which they depend through ES flows. In this article, we propose a general framework to empirically define serviceshed boundaries. Using publicly available data, we apply this framework to two provisioning and two regulating services (1) agricultural and fishing livelihoods and (2) pollination and coastal flood control, respectively, in Canada. We find that agricultural fields of different types and sizes contribute livelihood value to 85% of the communities in the agricultural landscape, and fishing grounds of different sizes contribute to 24% of the communities in the fishing study area. On average, communities with a lower proportion of agricultural labour are associated with larger fields, whilst larger fishing grounds were associated with communities with a greater percentage of their population in fisheries, showing how different ES can have varied relationships with beneficiary communities. For regulating services, we find 66% of pollinator‐supplying areas are within the serviceshed of farming communities. Natural habitats and agricultural land account for 72% and 28% of this serviceshed area, respectively. Our models suggest also that 26% of saltmarshes are within the serviceshed of flood‐prone communities and most coastal communities in our study area benefit from saltmarshes, especially from those without dykes. We demonstrate how serviceshed mapping, when integrating social and ecological information, can be useful in multiple decision contexts. Servicesheds can help planners and managers better design zoning restrictions, restoration activities to benefit communities, or subsidy programmes to replace the value of ES lost due to climate change or land use development. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».