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Enregistrement W7135076883 · doi:10.5376/ijmec.2025.15.0022

Ecosystem Engineering by Beavers: Impacts on Biodiversity and Hydrology

2025· article· W7135076883 sur OpenAlexvenueno aff
Manman Li

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Ecology and Conservation · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeaverWetlandBiodiversityHabitatEcosystem servicesEcological engineeringEcosystemRestoration ecologyNatural (archaeology)Adaptability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study systematically explores the combined impact of beaver activities on hydrological processes and biodiversity. The integration of hydrological model analysis and ecological monitoring cases reveals that beaver dam construction can effectively regulate water flow velocity and water level, enhance the exchange between surface water and groundwater, and improve water quality and sedimentation dynamics. Meanwhile, its transformation activities have created diverse habitats such as wetlands and ponds, promoting the diversity of aquatic organisms, terrestrial plants and birds, and providing microhabitats for some rare species. Regional cases further demonstrate that beaver projects not only enhance ecological services such as water storage, flood control and carbon sinks, but also to some extent trigger conflicts between agricultural production and infrastructure. Beavers are of great value in maintaining ecological functions, restoring degraded wetlands, and enhancing the adaptability of ecosystems to climate change. Scientific management and rational guidance for the coexistence of beavers and human systems can help provide natural solutions for wetland protection and ecological restoration. The research on beaver ecological engineering not only deepens scientists' understanding of species-environment interaction, but also provides theoretical support and practical cases for wetland protection and ecological restoration.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,612

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,191 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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