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Enregistrement W1986902731 · doi:10.3390/su6107142

Increasing the Effectiveness of the “Great Green Wall” as an Adaptation to the Effects of Climate Change and Desertification in the Sahel

2014· article· en· W1986902731 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAfrican Botany and Ecology Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDesertificationLivelihoodClimate changeAgroforestryLeverage (statistics)GeographyTree plantingAgricultureEcologyBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Great Green Wall (GGW) has been advocated as a means of reducing desertification in the Sahel through the planting of a broad continuous band of trees from Senegal to Djibouti. Initially proposed in the 1980s, the plan has received renewed impetus in light of the potential of climate change to accelerate desertification, although the implementation has been lacking in all but two of 11 countries in the region. In this paper, we argue that the GGW needs modifying if it is to be effective, obtain the support of local communities and leverage international support. Specifically, we propose a shift from planting trees in the GGW to utilizing shrubs (e.g., Leptospermum scoparium, Boscia senegalensis, Grewia flava, Euclea undulata or Diospyros lycioides), which would have multiple benefits, including having a faster growth rate and proving the basis for silvo-pastoral livelihoods based on bee-keeping and honey production.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,882

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,226 · 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