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Enregistrement W4412592299 · doi:10.1016/j.ecolind.2025.113908

A watershed fragility index for assessing the vulnerability of river ecosystems

2025· article· en· W4412592299 sur OpenAlexafffundabout
K.C.S. Lira, Michael Jong, Myron King, I. G. Cowx

Notice bibliographique

RevueEcological Indicators · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensSaint John Regional HospitalUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesAtlantic Salmon FederationFondation Pour La Conservation Du Saumon AtlantiqueMitacsUniversidade Tecnológica Federal do ParanáUniversity of New Brunswick
Mots-clésFragilityWatershedVulnerability (computing)EcosystemEnvironmental scienceIndex (typography)Water resource managementEcologyEnvironmental resource managementComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accelerating impacts of climate change have heightened the vulnerability of ecosystems, posing critical challenges to biodiversity conservation. While current climate change vulnerability assessment frameworks provide valuable insights, they often fall short of fully integrating local stressors. This paper introduces the Watershed Fragility Index (WFI), an innovative tool designed to address these gaps by offering a more comprehensive evaluation of multiple stressors. The WFI leverages Geographic Information Systems (GIS) for spatial analysis, Fuzzy logic for handling ecological complexity and variation, and the Analytic Hierarchy Process (AHP) for prioritizing stressors. For a better comprehension of various exposures, 12 factors are assessed − flooding susceptibility, temperature change, wildfire potential, soil type, geology, distance from waterbodies, slope, altitude, land use and cover, distance from roads, watercourse barriers, and forest change. They are organized into different sub-indexes related to natural disturbances, environmental fragility, and anthropogenic stressors. The tool is demonstrated on the Humber River watershed in the province of Newfoundland and Labrador, in eastern Canada. The results indicate that certain stressors create vulnerable areas near important lakes. Overall, the watershed is classified predominantly as low fragility. However, the most vulnerable regions, characterized by moderate fragility, are mainly found in the Lower Humber area, which also contains a larger area with roads, watercourse barriers, and steeper slopes. The outputs offer crucial insights to aid environmental planning within the Humber River watershed and can serve as an evaluation tool for other regions. The WFI is a novel tool for policy development, enabling environmental managers and conservationists to create targeted and adaptive strategies that enhance habitat and species resilience through comprehensive and integrated assessment.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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