Indigenous Peoples are critical to the success of nature-based solutions to climate change
Notice bibliographique
Résumé
Nature-based solutions (NbS) to climate change mitigation—such as ecosystem protection or conservation, improved forest management practices, as well as afforestation—can significantly reduce global net emissions (Griscom et al. 2017; Seddon 2019). This is particularly the case when NbS are paired with emissions reductions and clean energy solutions (Anderson et al. 2019; Griscom et al. 2019; IPCC 2019). NbS could provide 30%–40% of the CO2 mitigation required by 2030 to help ensure warming is capped at under 2 °C (Seddon 2019). While holding great potential for effective climate change policy, some NbS measures such as protected areas and forest plantations can negatively impact Indigenous Peoples globally through displacement, livelihood restrictions, and ensuing cultural impacts (e.g., Osborne 2015; Vanclay 2017) and thus must be designed and implemented with Indigenous participation and consent if they are to be successful. These impacts intensify the disadvantages already faced by Indigenous communities, including human rights violations, discrimination, and poverty (Chatty and Colchester 2002; Dowie 2009; United Nations 2009). Indigenous Peoples are also more vulnerable to the impacts of climate change including food insecurity; displacement as a result of catastrophic flooding, drought, and fires; and threats to critical infrastructure (Havemann 2009; Ford 2012; Williams 2012; Lynn et al. 2013).
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».