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Enregistrement W4413860615 · doi:10.1016/j.jenvman.2025.127099

The global role of bioassessment in policy delivery and decision-making for inland waters

2025· article· en· W4413860615 sur OpenAlexaff
Martyn Kelly, Gary Free, John P. Simaika, Stuart Warner, Andreas Bruder, Alejandra Correa-Bedoya, Fábio de Oliveira Roque, Tor Erik Eriksen, Jennifer Lento, Craig R. Macadam, Kristian Meissner, Marcelo S. Moretti, Dave Penrose, James B. Stribling, Sandra Poikāne

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesJoint Research CentreConsortium of International Agricultural Research Centers
Mots-clésEnvironmental scienceEnvironmental planningEnvironmental resource management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioassessment is necessary to guide the management of freshwater ecosystems and promote sustainable water use. However, many countries either do not have nationally-approved bioassessment systems, or their bioassessment results are not used in water policy decision-making. Despite the importance and urgency of the topic, a global overview of bioassessment and its use in decision-making is missing. In this study, we analyzed survey responses from 341 bioassessment practitioners from 109 countries to examine the role bioassessment plays in freshwater governance. Two thirds of respondents reported that bioassessment was used in their country, with the strength of the link to legislation increasing with per capita Gross Domestic Product (GDP). Bioassessment data generally fulfilled several roles, including following trends over time and developing catchment plans, both significantly linked to increased per capita GDP. Strong relationships with stressors were cited as a strength of bioassessment over other forms of evidence gathering, whilst costs and shortage of trained staff were the most common weaknesses. Governance is key, being the main factor explaining why some countries don't have bioassessment and enabling its enaction through legislation in others. Initiatives therefore need to focus on creating an "enabling environment" as well as financial and technical aspects. We found synergies between having international agreements and using bioassessment for communication when delivering nationally important roles for bioassessment. By identifying key drivers for using bioassessment in decision making, our study provides recommendations to inform future research, policy and practice.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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