Charting a course for freshwater biomonitoring: The grand challenges identified by the global scientific community
Notice bibliographique
Résumé
The past 50 years have seen biomonitoring emerge as an essential means of generating the knowledge needed to inform protection and restoration of freshwater ecosystems. Despite the successes of biomonitoring, most freshwater ecosystems remain unmonitored. Moreover, degradation of freshwaters continues at a rapid rate with new threats and novel stressors emerging that are difficult to assess using existing techniques. New technologies and techniques have been developed to improve biomonitoring, but application has been slow and integration with existing approaches is often problematic. Clearly, freshwater biomonitoring faces many important challenges that must be addressed to meet management needs of the coming decades. We identify Grand Challenges facing freshwater biomonitoring with the aim of encouraging research and practice to address these challenges. We asked 256 biomonitoring scientists from around the globe to identify what they considered the most important challenges. From their submissions we established five Grand Challenges and 18 associated subchallenges. For each Grand Challenge, we outline the current state of biomonitoring practice and suggest promising pathways and approaches to address them. By identifying and describing these challenges, we strive to position freshwater biomonitoring to take advantage of emerging opportunities and enhance its capacity to meet current and future management needs.
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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 | 0,002 | 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».