Integrated restoration prioritization – A multi-discipline approach in the Greater Toronto Area
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem restoration planning requires an integrated approach considering many components of the natural system when prioritizing where and what to restore. Toronto and Region Conservation Authority and partners have developed a multi-discipline and multi-benefit approach to restoration planning that facilitates effective restoration works, which contribute to realizing regional watershed objectives pertaining to natural system functions. Through various long term monitoring and modeling initiatives, Toronto and Region Conservation Authority has amassed a wealth of knowledge on terrestrial biodiversity, aquatic ecosystems, hydrology, and headwater conditions. The aim of Integrated Restoration Prioritization is to identify impairments and threats to ecosystem function as a means to improve the delivery of ecological goods and services. Consolidating data and comparing discrete areas based on different parameters and thresholds can help direct decision making for future restoration initiatives. The first iteration of the Integrated Restoration Prioritization analyzed existing datasets, identified gaps, and made recommendations for future monitoring. This approach will assist with delisting Beneficial Use Impairments #14 Loss of Fish and Wildlife Habitat and #3 Degradation of Fish and Wildlife Populations within the Toronto Remedial Action Plan area. Further, the Integrated Restoration Prioritization will assist in implementing the recommendations made in watershed planning documents pertaining to fisheries and natural heritage management. Specifically, the Integrated Restoration Prioritization will identify where impairments to ecological function are located, ensure habitats and corridor linkages are protected or restored, and prioritize local and upstream catchments that could contribute most to improving the natural system if restored.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,103 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».