Putting the pieces together: Integration for forest landscape restoration implementation
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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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 | 0,085 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,010 |
| Communication savante | 0,019 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».