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Enregistrement W4414972064 · doi:10.32942/x2m36h

Monitoring ecosystem services requires a redesign of siloed monitoring programmes

2025· article· en· W4414972064 sur OpenAlexfundaboutno aff
Flavio Affinito, Marie‐Josée Fortin, Andrew Gonzalez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland Management and Livestock Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLiber Ero Foundation
Mots-clésProvisioningEcosystem servicesRecreationSustainabilityFishingCorporate governanceProcess (computing)Ecosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Monitoring ecosystem services is essential for achieving sustainability and biodiversity goals, yet existing monitoring programmes are fragmented, siloed, and not designed to detect or attribute change in ecosystem services. 2. We applied the Essential Ecosystem Service Variables (EESV) framework within a social-ecological network model to integrate three decades of ecological, economic, and social monitoring data from the Pacific salmon fisheries of British Columbia, Canada. Using Bayesian state-space models, we analysed the coupled provisioning (commercial) and cultural (recreational) services provided by five salmon species across six regions. 3. Our models revealed complex, species- and location-specific dynamics, including regional declines in Chum salmon abundance, long-term reductions in commercial fishing effort, and diverging trends between commercial and recreational harvests, with recreational catchability consistently higher than commercial catchability. 4. Trade-offs between provisioning and cultural services were particularly evident for Chinook and Coho salmon, where recreational and commercial harvest rates displayed opposing trends, highlighting competition among user groups. 5. The modelling process exposed the limitations of current monitoring systems: many model structures failed to converge, key external drivers (e.g. sea surface temperature and hatchery releases) could not be reliably incorporated, and predictive accuracy was consistently poor for anthropogenic and governance components, demonstrating that existing monitoring programmes cannot support confident causal attribution of change. 6. Despite these limitations, the integration of siloed datasets recovered known dynamics and provided valuable insights, showing that social-ecological network models can serve both as analytical tools and diagnostics of monitoring capacity, providing an empirically supported mandate for the fundamental redesign of monitoring systems. To effectively manage ecosystem services and meet global sustainability targets, nations must move beyond fragmented data collection and build integrated, holistic monitoring programs that co-measure ecological, social, and governance variables by design, enabling an evidence-based understanding of our planet's vital human-nature 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.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,010
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,246
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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