Putting the pieces together: Integration for forest landscape restoration implementation
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 concept of forest landscape restoration (FLR) is being widely adopted around the globe by governmental, non‐governmental agencies, and the private sector, all of whom see FLR as an approach that contributes to multiple global sustainability goals. Originally, FLR was designed with a clearly integrative dimension across sectors, stakeholders, space and time, and in particular across the natural and social sciences. Yet, in practice, this integration remains a challenge in many FLR efforts. Reflecting this lack of integration are the continued narrow sectoral and disciplinary approaches taken by forest restoration projects, often leading to marginalisation of the most vulnerable populations, including through land dispossessions. This article aims to assess what lessons can be learned from other associated fields of practice for FLR implementation. To do this, 35 scientists came together to review the key literature on these concepts to suggest relevant lessons and guidance for FLR. We explored the following large‐scale land use frameworks or approaches: land sparing/land sharing, the landscape approach, agroecology, and socio‐ecological systems. Also, to explore enabling conditions to promote integrated decision making, we reviewed the literature on understanding stakeholders and their motivations, tenure and property rights, polycentric governance, and integration of traditional and Western knowledge. We propose lessons and guidance for practitioners and policymakers on ways to improve integration in FLR planning and implementation. Our findings highlight the need for a change in decision‐making processes for FLR, better understanding of stakeholder motivations and objectives for FLR, and balancing planning with flexibility to enhance social–ecological resilience.
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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 | 0,000 | 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 découle