The “Blue” Habitat of Urban & Suburban Areas and approaches for its biodiversity research: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
This article explores recent research initially driven by interest in studying the “Blue” Habitat of Urban and Suburban Areas (BHUS), focusing on water-related ecosystems. BHUS, encompassing a wide range of aquatic habitats, is crucial to ecosystem health but is increasingly threatened by biodiversity loss resulting from climate change, land-use expansion, and unsustainable practices. Through a scoping review of 93 peer-reviewed studies, this article establishes a framework to classify BHUS types, identify target species, and analyze diverse and latest techniques in water system research. The main themes for studying biodiversity and environmental aspects of these blue habitats are highlighted, along with the urgent need to address BHUS in urban biodiversity conservation. Findings reveal that water systems are biologically rich but present unique research challenges due to their variability and dynamic, interconnected nature. While there is growing recognition of the need to consider human influence, many studies overlook the complex, adaptive nature of BHUS as an integrated system. The article gives insight into establishing a comprehensive framework and integrating diverse methodologies and technologies for specialized research of the BHUS biodiversity, emphasizing the role of advancing technologies and interdisciplinary collaboration between urbanism and ecology. These approaches are essential to support sustainable development that addresses conservation needs and mitigates urbanization's impacts on BHUS. Further research should explore how spatial planning and strategies can more effectively integrate blue habitats to strengthen biodiversity conservation within the global urbanization context. • The “Blue” Habitat of Urban and Sub-urban Areas (BHUS), focusing on water ecosystems within the global urbanization context. • Urban growth led to blue habitat loss and biodiversity decline, while remaining underexplored in spatial planning. • Classify BHUS types, identify species, outline main themes for studying the BHUS. • Advanced techniques offer significant opportunities to enhance BHUS conservation efforts.
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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».