Modeling nature‐based restoration potential across aquatic–terrestrial boundaries
Notice bibliographique
Résumé
Today, few watersheds remain untouched by global change processes arising from climate warming, impoundments, channelization, water extraction, pollution, and urbanization. The need for restoration has resulted in a myriad of interventions, generally performed at small scales, which have limited measurable impact in restoring biodiversity and ecosystem functions. We propose bringing nature-based restoration (also referred to as rewilding) principles to rivers and their watersheds to allow freshwater ecosystems to heal themselves and present a case study example for the Wolastoq, a transboundary watershed on North America's east coast. We aimed to identify key areas for the provision of the ecosystem function secondary productivity in the watershed and explored how the existing network of protected lands contributes to its conservation. We first developed species distribution models for 94 aquatic insects and 5 aerial insectivores and then considered human footprint and existing protected areas when employing spatial prioritization to meet 2 area-based targets (17% and 30% [i.e., Aichi Biodiversity Target 11 and Canada's 30×30, respectively]) for conservation or restoration of freshwater secondary production. Current conservation protection in the watershed was predicted to be insufficient to protect either ecosystem function providers or receivers of secondary production. By considering integrated conservation strategies, restoration and conservation actions can be better allocated throughout habitat patches to ensure sustained provision of ecosystem functions across the watershed. Nature-based restoration and conservation can help inform Canada's area-based targets, providing a framework for incorporating ecosystem functions into conservation planning and offering practical insights for policy and restoration efforts aimed at safeguarding biodiversity.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».