Realizing the values of natural capital for inclusive, sustainable development: Informing China’s new ecological development strategy
Notice bibliographique
Résumé
A major challenge in transforming development to inclusive, sustainable pathways is the pervasive and persistent trade-off between provisioning services (e.g., agricultural production) on the one hand and regulating services (e.g., water purification, flood control) and biodiversity conservation on the other. We report on an application of China's new Ecological Development Strategy, now being formally tested and refined for subsequent scaling nationwide, which aims to mitigate and even eliminate these trade-offs. Our focus is the Ecosystem Function Conservation Area of Hainan Island, a rural, tropical region where expansion of rubber plantations has driven extensive loss of natural forest and its vital benefits to people. We explored both the biophysical and the socioeconomic options for achieving simultaneous improvements in product provision, regulating services, biodiversity, and livelihoods. We quantified historic trade-offs between rubber production and vital regulating services, finding that, over the past 20 y (1998-2017), there was a 72.2% increase in rubber plantation area, leading to decreases in soil retention (17.8%), water purification [reduced retention of nitrogen (56.3%) and phosphorus (27.4%)], flood mitigation (21.9%), carbon sequestration (1.7%), and habitat for biodiversity (6.9%). Using scenario analyses, we identified a two-pronged strategy that would significantly reduce these trade-offs, enhancing regulating services and biodiversity, while simultaneously diversifying and increasing product provision and improving livelihoods. This general approach to analyzing product provision, regulating services, biodiversity, and livelihoods has applicability in rural landscapes across China, South and Southeast Asia, and beyond.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».