A five-step assessment of river ecosystem services to inform conflictive water-flows management – the Ter River case
Bibliographic record
Abstract
De nombreux travaux ont été publiés au sujet des conflits liés à la gestion des cours d’eau. Cependant, ils ont été peu analysés à la lumière de la relation entre l'appropriation du débit liée et les services écosystémiques (SE). Une telle analyse, réalisée en y intégrant les points de vue et intérêts des parties prenantes, est l'objectif de la recherche présentée dans cet article. Tel qu'observé dans d'autres contextes méditerranéens, une diversité de prélèvements d'eau de la rivière Ter (NE Catalogne, Espagne) - par exemple pour l'hydroélectricité et l'approvisionnement en eau d'autres bassins versants - affecte négativement le débit le long du cours de la rivière. Cette situation a déclenché des conflits locaux et régionaux, devenant un enjeu principal pour la gestion des eaux dans le secteur hydrographique de la rivière TER. Notre approche d'évaluation dans le cadre de cette recherche comporte cinq étapes pour l'étude de la production de SE liés à la fois aux débits détournés et aux débits courants dans le bassin de la rivière Ter. Les étapes sont: (1) l'identification, (2) la caractérisation, (3) la localisation, (4) la quantification et (5) l'évaluation. Un aspect clé de la méthodologie est la participation des parties prenantes, incluant les informateurs-clés et les organisations qui défendent l'écosystème de la rivière et s'oppose aux prélèvements, détournements. La recherche effectuée pendant trois ans sur le terrain (2011-2014) inclut un grand nombre d'entretiens, l'organisation de plusieurs ateliers et deux enquêtes. Les résultats indiquent plusieurs types d'avantages pour la gestion des cours d’eau. Des divergences apparaissent concernant l'utilisation du droit de l’eau, la perspective sauvage contre la perspective récréative, et en raison de l'asymétrie de l'information. De la même manière, des tensions se produisent là où les zones de consommation de SE se chevauchent et les compromis entre SE surgissent. En conclusion, trois façons d’adapter la gestion conflictuelle des cours d’eau d'un point de vue des services écosystémiques sont proposées: (1) la reconnaissance des divers avantages générés par les cours d’eau, (2) l'analyse des modifications hydrologiques qui affectent la production de SE à travers l'espace et (3) l'identification des compromis entre SE.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".