The urgent need to identify thresholds to use for decisions about shoreline and riparian development in freshwater systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Freshwater shorelines, including adjacent riparian habitats, are dynamic intersections between land and water that contribute to the maintenance of biodiversity in both realms. These areas are also affected by multiple stressors at local and global scales, from development to climate impacts. Despite increasing alterations to these areas, often to the detriment of connected ecosystems, and despite many regulations for residential and commercial development, there are no established thresholds across countries and governance levels for how much shoreline or riparian development is too much to maintain freshwater ecosystem function. The urgent need to identify thresholds for shoreline and riparian development in freshwater systems is complicated by a number of challenges, yet there is evidence that threshold effects occur after only a small area of a watershed is developed. Here, we summarize current information on development thresholds for shoreline and riparian areas of freshwater systems. We then discuss the inherent challenges in assigning numeric values to such a diverse set of ecosystems (spanning wetlands, lakes, streams, and more), including considerations such as temporal lags, spatial scales, and cumulative effects. We conclude with a call for research needed to overcome knowledge gaps that will enable practitioners to apply scientifically-robust thresholds to decisions regarding shoreline and riparian development. Doing so will benefit all actors by providing evidence to support shoreline policies and development guidelines that are inclusive of the aesthetic, recreational, and functional aspects of freshwater systems.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».