Ecosystem health of pristine environments: structural and functional assessment
Notice bibliographique
Résumé
There is a great need for developing and homogenizing simple assessment tools and techniques for prioritising important environmental problems on a global basis since eco-technology is not evenly distributed across the world. It is extremely critical to initiate basic ecosystem health assessment investigations in the pristine and oligotrophic Himalayan environments since they serves as top of the world monitors of anthropogenic stress, long range transport, finger printing of pollutants, as well as a sensitive indicators of global change. This paper derives considerably from the successfully adopted eco-technology program in the North American Great Lakes (Canada) and Europe (The Netherlands) in proposing simple, sensitive, rapid and inexpensive structural and functional techniques. The proposed strategy hopefully will result in the development of a sound Biological and toxicological data base for remote and pristine areas such as the Great Himalayas about which very little is known (Baudo et al., 1998). The generation of such a data base will be extremely useful in comparing Himalayan ecosystems with other environments of the world and in monitoring global climate change effectively. An attempt is made in this presentation to review the characteristics of Aquatic Himalayan ecosystems and to find the ways and means of assessing its sensitivity to environmental perturbations.
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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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».