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Enregistrement W2794196005 · doi:10.1080/14693062.2018.1427537

Land restoration in food security programmes: synergies with climate change mitigation

2018· article· en· W2794196005 sur OpenAlexfundno aff
Dominic Woolf, Dawit Solomon, Johannes Lehmann

Notice bibliographique

RevueClimate Policy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment for International Development, UK GovernmentJimma UniversityStyrelsen för Internationellt UtvecklingssamarbeteEuropean CommissionIrish AidWorld Bank GroupCanadian International Development AgencyUnited States Agency for International Development
Mots-clésFood securityGreenhouse gasClimate change mitigationBusinessNatural resource economicsSustainable land managementClimate changeClimate resilienceResilience (materials science)Environmental resource managementDisaster risk reductionLand managementEcosystem servicesSustainabilityEnvironmental planningEconomicsAgricultureEnvironmental scienceGeographyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food-insecure households in many countries depend on international aid to alleviate acute shocks and chronic shortages. Some food security programmes (including Ethiopia’s Productive Safety Net Program–PSNP – which provides a case study for this article) have integrated aid in exchange for labour on public works to reduce long-term dependence by investing in the productive capacity and resilience of communities. Using this approach, Ethiopia has embarked upon an ambitious national programme of land restoration and sustainable land management. Although the intent was to reduce poverty, here we show that an unintended co-benefit is the climate-change mitigation from reduced greenhouse gas (GHG) emissions and increased landscape carbon stocks. The article first shows that the total reduction in net GHG emissions from PSNP’s land management at the national scale is estimated at 3.4 million Mg CO2e y−1 – approximately 1.5% of the emissions reductions in Ethiopia’s Nationally Determined Contribution for the Paris Agreement. The article then explores some of the opportunities and constraints to scaling up of this impact.Key policy insights Food security programmes (FSPs) can contribute to climate change mitigation by creating a vehicle for investment in land and ecosystem restoration.Maximizing mitigation, while enhancing but not compromising food security, requires that climate projections, and mitigation and adaptation responses should be mainstreamed into planning and implementation of FSPs at all levels.Cross-cutting oversight is required to integrate land restoration, climate policy, food security and disaster risk management into a coherent policy framework.Institutional barriers to optimal implementation should be addressed, such as incentive mechanisms that reward effort rather than results, and lack of centralized monitoring and evaluation of impacts on the physical environment.Project implementation can often be improved by adopting best management practices, such as using productive living livestock barriers where possible, and increasing the integration of agroforestry and non-timber forest products into landscape regeneration.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,242 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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