Science for improving the monitoring and assessment of dryland degradation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The United Nations Convention to Combat Desertification (UNCCD) commissioned its First Scientific Conference in 2009 to deliberate on ways to improve the global monitoring and assessment of dryland degradation to support decision‐making in land and water management. The papers included in this issue of Land Degradation & Development elaborate the reasoning behind the 11 recommendations that emerged from the Conference and were formally submitted to the UNCCD. These papers argue for a more holistic, harmonised and integrated approach to dryland monitoring and assessment, and describe scientific and institutional approaches for achieving this goal. A central challenge is to integrate human/social with environmental observations in accordance with the Convention's view that the interactions and tradeoffs between human development needs and land condition must be considered. A global monitoring and assessment regime should be established to gather and analyse relevant data on a routine basis, allowing locally‐relevant indicators to be aggregated into meaningful classes appropriate to different decision‐making levels. The underlying forces that cause changes in land condition should also be monitored and assessed so that remedial actions can target the true causes of dryland degradation, including social, economic, policy, institutional and knowledge drivers that have often been overlooked in the past. Monitoring and assessment should hybridise differing types of knowledge generated by different stakeholders in order to strengthen collective capacities to combat dryland degradation. An independent scientific advisory mechanism should be created to advise the UNCCD about the results emerging from the monitoring and assessment regime in order to improve decision‐making. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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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) | 0,000 | 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 découle