Achieving Quality Forest and Landscape Restoration in the Tropics
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
Forest and landscape restoration (FLR) is being carried out across the world to meet ambitious global goals. However, the scale of these efforts combined with the timeframe in which they are supposed to take place may compromise the quality of restoration, and thus limit the persistence of restoration on the landscape. This paper presents a synthesis of ten case studies identified as FLR to critically analyse implemented initiatives, their outcomes, and main challenges, with an eye to improving future efforts. The identified FLR projects are diverse in terms of their spatial coverage, objectives; types of interventions; and initial socioeconomic, institutional, and environmental conditions. The six principles of FLR—which have been widely adopted in theory by large global organisations—are inadequately addressed across the initiatives presented here. The identified FLR project or interventions, although expected to offer diverse benefits, face many challenges including the lack of long-term sustainability of project interventions, limited uptake by regional and national agencies, limited monitoring, reporting and learning, poor governance structures, and technical barriers, which are mainly owing to institutional weaknesses. On the basis of these cases, we propose that the best pathway to achieving FLR is via an incremental process in which a smaller number of more achievable objectives are set and implemented over time, rather than setting highly ambitious targets that implementers struggle to achieve.
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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