MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409353615 · doi:10.1016/j.ecoser.2025.101726

Towards a unified ontology for monitoring ecosystem services

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

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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