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Enregistrement W4416390298 · doi:10.3390/d17110797

Ecological Restoration in Laurentian Great Lakes Wetlands: A Literature Review

2025· article· en· W4416390298 sur OpenAlexafffund
Dominique Rumball, Scott M. Reid, Nicholas E. Mandrak

Notice bibliographique

RevueDiversity · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWetlandRestoration ecologyEnvironmental restorationHabitatEcosystemEcosystem servicesLandscape ecologyEcological health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Laurentian Great Lakes basin, the largest surface freshwater ecosystem in the world, is heavily impacted by anthropogenic stressors including wetland degradation and loss. Ecological restoration has been identified as a tool to conserve and manage Great Lakes wetlands where studies undergo planning, action, and evaluation stages. A review of 57 studies (1967–2023) on Great Lakes coastal and inland wetlands was conducted to determine when and where ecological restoration is occurring, what approaches are being taken, and how effective they are. Restoration occurred most in coastal wetlands located in the United States of America and Lake Erie. The most implemented monitoring designs were control-impact and before-after-control-impact designs. A common ecological objective of restoration was altering species composition for invasive species management. Studies targeting changes in biological communities integrated ecological theory well within the three stages of restoration. Variable restoration effectiveness was detected, where a mix of ecological objectives were targeted and monitored through many study designs. Future restoration efforts would benefit from greater financial and monitoring investments (especially during the planning stage), continued integration of ecological theory, development of lake-specific benchmarks to assess restoration success, and a collaborative approach that includes practitioner knowledge and Traditional Ecological Knowledge.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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'admission2
Résumé présentoui

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