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Enregistrement W7162015787 · doi:10.82308/3827

Connecting People to the Landscapes Upon Which They Depend: Modeling Ecosystem Service Flows to Beneficiaries in Canada

2025· dissertation· en· W7162015787 sur OpenAlexaboutno aff
Yiyi Zhang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystem servicesBeneficiaryAsset (computer security)Decision support systemLand useEcosystemAgricultureService (business)Geographic information systemWorkflow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecosystem services (ES) are “the benefits people obtain from ecosystems.” ES models estimate the value ecosystems contribute to society’s social and economic activities. Current models present ES values at different locations based on biophysical characteristics or mechanisms but rarely present how these values are distributed to different groups of people in the landscape. Yet decision makers need tools that help identify trade-offs of management activities relevant to different groups, enabling community-based solutions to environmental issues. Focusing on Canada’s landscapes, my thesis advances ES models by quantifying and visualizing ES flows from terrestrial and aquatic ecosystems to specific communities and beneficiary groups, to support decisions that maintain ecosystem areas for the benefits of different groups and future generations. In Chapter 2, I develop a framework for estimating spatial ecosystem “servicesheds” which connects information on both ES supply and beneficiary conditions across spatial areas. I apply the approach to evaluate multiple ES supply-beneficiary relationships in an agricultural and a coastal landscape in Canada. The spatial and quantitative results are usable in real landscape decision-making and the workflow can be incorporated into various science-policy processes. In Chapter 3, I conceptualize ES flows that contribute to agricultural benefits in distinct ways and identify and visualize factors associated with these flows. I develop panel datasets and empirical-statistical models to quantify the flows to pollination, grazing, and water use in agricultural Saskatchewan, Canada. The approach demonstrates ways to use government-collected environmental asset data to help connect environmental accounts with socially relevant outcomes. In Chapter 4, I use climate and land use models and regional agricultural policy targets to develop quantitative assumptions of potential future scenarios. I estimate the losses and gains across multiple ES upon which different communities depend under these scenarios. The results help identify trade-offs and synergies between beneficiary priorities and spatially locate communities vulnerable to the impacts of the scenarios. Overall, my thesis results in geovisual and quantitative measures that show where ecosystem conditions will impact different human beneficiaries and to what extent, as well as the potential consequences of ecosystem changes for the well-being of different communities. I incorporate innovative concepts and uses of existing and growing information on ecosystem conditions and human activities into the development of practical tools for land managers to make more informed decisions. At regional and national levels, the models can support statistical agencies in monitoring and accounting for ecosystem services under established international standards

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Simulation ou modélisationlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Simulation ou modélisationlow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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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