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Enregistrement W4409353615 · doi:10.1016/j.ecoser.2025.101726

Towards a unified ontology for monitoring ecosystem services

2025· article· en· W4409353615 sur OpenAlexafffundabout
Flavio Affinito, Jennifer M. Holzer, Marie‐Josée Fortin, Andrew Gonzalez

Notice bibliographique

RevueEcosystem Services · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensUniversity of TorontoBrock UniversityMcGill UniversityMontreal Biodome
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLiber Ero FoundationMitacs
Mots-clésEcosystem servicesOntologyEcosystemEnvironmental resource managementComputer scienceData scienceEcologyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Operationalising the language of ecosystem services remains a barrier to progress. • A formal ontology that organises terms and data is needed to support operationalisation. • We propose a formal ontology for monitoring ecosystem services. • Conceptual clarity enables data integration and automation. • Collective efforts are required for the field to develop this tool further. Ecosystem services (ES) are an important part of global and national environmental policies. In this context, there is a call for the monitoring of ES to support their management. However, the proliferation of terms used within ES science is a barrier to standardised monitoring. Monitoring ES requires knowing exactly what variables to measure and how they relate to change in the states of ES. It further requires interoperability between methodologies used by information systems to operationalise data flows. Here, we aim to systematise the language used to define ES and the terminology used in their monitoring by developing an ontology for ES monitoring. Ontologies are tools that operationalise concepts and the relationships among terms used to define them. An ontology allows people and machines to use terms consistently. Building on advances in other disciplines, the ES monitoring ontology systematises the language of ES across major conceptual frameworks advancing conceptual clarity and operationalisation of ES. We test the ES monitoring ontology with data from three ES in British Columbia, Canada, to highlight how it can enable information sharing and monitoring. We show that the ontology can organise and retrieve information and data for ES monitoring in a systematic way. Our work contributes to advancing interoperability of ES, taking a step towards systematically understanding ES change with automated tools. We invite members of the ES community to join the effort of developing this ontology for ES so that can it contribute to the challenge of systematically monitoring change in social-ecological systems.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0110,012
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0140,029
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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