Economics of salt‐induced land degradation and restoration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Food security concerns and the scarcity of new productive land have put productivity enhancement of degraded lands back on the political agenda. In such a context, salt‐affected lands are a valuable resource that cannot be neglected nor easily abandoned even with their lower crop yields, especially in areas where significant investments have already been made in irrigation and drainage infrastructure. A review of previous studies shows a very limited number of highly variable estimates of the costs of salt‐induced land degradation combined with methodological and contextual differences. Simple extrapolation suggests that the global annual cost of salt‐induced land degradation in irrigated areas could be US $ 27.3 billion because of lost crop production. We present selected case studies that highlight the potential for economic and environmental benefits of taking action to remediate salt‐affected lands. The findings indicate that it can be cost‐effective to invest in sustainable land management in countries confronting salt‐induced land degradation. Such investments in effective remediation of salt‐affected lands should form part of a broader strategy for food security and be defined in national action plans. This broader strategy is required to ensure the identification and effective removal of barriers to the adoption of sustainable land management, such as perverse subsidies. Whereas reversing salt‐induced land degradation would require several years, interim salinity management strategies could provide a pathway for effective remediation and further showcase the importance of reversing land degradation and the rewards of investing in sustainable land management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».