Ecological restoration, ecosystem services, and land use: a European perspective
Notice bibliographique
Résumé
This special feature provides an overview on how the ecosystem service concept has been and can be incorporated into the science, practice, and policies of ecological restoration (ER) and evidence-based land-use. It includes an edited selection of eleven invited and peer-reviewed papers based on presentations given during the 9th European Conference on Ecological Restoration in 2014. The focus is on Europe, but many contributors also make appraisals and recommendations at the global scale. Based on the contributors' papers, and our own overview of the promise of ecological restoration in the existing international treaties, coalitions, and conventions, we propose that the following actions could contribute to the positive impacts of ER on biodiversity maintenance, ecosystem functioning, progressive mainstreaming the concepts of both ER and ecosystem services, significant mitigation and offsetting of anthropogenic climate change, and lasting enhancement of both ecosystem and human health: ! ER should be incorporated into land use planning, wherever needed, and the synergies and trade-offs of different land use scenarios should be assessed in terms of their impacts on ecosystem services. ! The discourse of ER should be enlarged, wherever it is needed, to include multifunctional land use that simultaneously supports sustainable production systems, built environments, and the quality and quantity of diverse ecosystem services. This approach will generate ecological, social, and economic benefits in the long run. ! Monitoring and evaluation of ER projects should be a continuous process involving careful selection of indicators chosen with the full range of stakeholders in mind, and a sufficiently long-term perspective to catch the progress of long-term or highly dynamic ecosystem processes. ! Scientists should actively participate in policy and land management discussions in order to give their views on the potential outcomes of decisions. ! Greater cooperation and exchanges are needed within the EU and globally in order to accelerate the upscaling, improvement, and mainstreaming of both large-scale ER and the science and application of the ecosystem services concept.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».