Improving the enabling environment to combat land degradation: Institutional, financial, legal and science‐policy challenges and solutions
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 need to mainstream land degradation issues into national policies and frameworks is encouraged by international mechanisms such as the United Nations Convention to Combat Desertification (UNCCD) and the Millennium Development Goals (MDGs, 2000). However, mainstreaming has faced a number of interrelated institutional, financial, legal, knowledge and policy barriers. As such, despite 15 years of existence of the UNCCD, successes in reversing and/or preventing land degradation are widely perceived to be limited. This paper highlights the nature of these barriers to mainstreaming and identifies ways in which specific limitations that hamper mainstreaming of land degradation into national, regional and international activities and policies may be overcome. It also identifies institutional infrastructures through which scientific findings may more effectively enter policy, suggesting that scientific bodies are required to strategise, coordinate and stimulate the global scientific research community to support mainstreaming and the up‐scaling of efforts to combat land degradation. Such a scientific body could also stimulate national cross‐sectoral and multi‐stakeholder knowledge exchange. The paper then moves to the national level to examine mainstreaming processes in Namibia, a country particularly advanced in taking a more integrated approach. Although the Namibia case study shows an impressive degree of integration, there are still many lessons to be learned in order to further strengthen mainstreaming processes. These lessons form the basis of our conclusion and recommendations, which outline a potential way forward. Copyright © 2010 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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 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