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Record W7161816068 · doi:10.82308/26670

Expanding the use of the ecosystem services framework in applied settings: challenges and solutions for quantifying ecosystem services

2013· dissertation· en· W7161816068 on OpenAlexaboutno aff
Katie Liss

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicLand Use and Ecosystem Services
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Ecosystem servicesEnvironmental policyMangrove ecosystem

Abstract

fetched live from OpenAlex

La quantification des services écologiques (SE), définie comme les avantages que les gens tirent des écosystèmes, peut être utile pour la gestion des paysages multifonctionnels ainsi que pour promouvoir des mesures pratiques de conservation des écosystèmes. Toutefois, en dépit de l'attention des universitaires, une mise en œuvre efficace de l'évaluation des SE, dans le cadre de la gestion sur le terrain, a été limitée. Des méthodes de mesure cohérentes et des outils de modélisation précis sont essentiels pour favoriser l'implémentation des stratégies de gestions informées par les SE et pour s'assurer de la confiance des gestionnaires et des politiciens dans l'utilité du concept des SE. Dans cette thèse, je présente deux obstacles majeurs à l'opérationnalisation des SE et je propose des mesures pour atténuer ces obstacles. Tout d'abord, je présente une étude de cas sur les méthodes utilisées pour mesurer le service écosystémique de pollinisation dans la littérature. Cette étude souligne l'extrême variabilité dans les approches de quantification d'un seul SE. À travers les 121 études, 62 combinaisons uniques d'indicateurs ont été utilisées, ce qui suggère qu'il n'y a pas de conventions acceptées ou de normes pour diriger la sélection des indicateurs. Ce manque de cohérence nuit à notre capacité de comparer les résultats entre les études, et peut conduire à une gestion inefficace basée sur les SE. Deuxièmement, la quantification utilisant des modèles de SE peut également être problématique. Les modèles les plus souvent utilisés pour estimer les SE proviennent des bases de données sur l'utilisation actuelle des terres/le couvert terrestre (UT/CT) comme entrée de données primaires, et s'appuient sur des informations sur la composition UT/UC, caractérisant le type et la quantité de chaque classe UT/UC, sans égard à la répartition spatiale des classes de UT/UC. Cependant, il a déjà été démontré que les projections fondées principalement sur la composition représentent mal la provision de SE. Les estimations basées sur la composition du paysage néglige le rôle critique de la configuration du paysage (l'arrangement spatial des classes de UT/UC) dans le flux et la qualité des prestations de SE, car les estimations supposent que deux unités de même taille, d'un type d'UT/UC donné, produisent le même ordre de grandeur de chaque service. Afin d'évaluer l'importance relative de ces deux attributs spatiaux sur la relation entre la UT/UC et la provision de SE, j'ai calculé des métriques paysagères qui caractérisent à la fois la composition et la configuration du paysage, de même que la fourniture de 10 SE pour 136 municipalités du sud de la province du Québec. J'ai utilisé des modèles d'équations pour d'identifier les mécanismes et les interactions responsables des relations observées. La proportion de la variation expliquée par les modèles est plus attribuable à la configuration qu'à la composition dans sept des dix modèles de SE. L'influence relativement plus élevée de la configuration suggère que les modèles incorporant des informations au-delà de la composition de l'UT/UC peuvent fournir des prévisions plus fiables pour contribuer aux décisions de gestion. Parce que la configuration du paysage peut être manipulée indépendamment des changements dans la composition, les modèles de SE qui intègrent la configuration peuvent être utilisés à la fois pour quantifier avec précision la provision de SE et pour identifier des scénarios qui minimisent les impacts environnementaux du changement d'UT/UC simplement en modifiant la répartition spatiale des changements prévus à travers le paysage. Le concept des SE a le potentiel de contribuer à une gestion environnementale plus efficace. Afin d'aller de l'avant dans ce domaine en pleine expansion et faire des SE un concept pratique dans la gestion, il est essentiel d'adopter des stratégies qui mesurent et créent des modèles de SE adéquats, telles que celles proposées dans cette thèse.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.038
metaresearch head score (Gemma)0.060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.038
Threshold uncertainty score0.201

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0380.060
Meta-epidemiology (narrow)0.0030.001
Meta-epidemiology (broad)0.0030.004
Bibliometrics0.0060.009
Science and technology studies0.0030.007
Scholarly communication0.0150.016
Open science0.0050.009
Research integrity0.0050.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.002

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.

Opus teacher head0.046
GPT teacher head0.258
Teacher spread0.212 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2013
Admission routes1
Has abstractyes

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