Spontaneous forest regrowth in South‐West Europe: Consequences for nature's contributions to people
Notice bibliographique
Résumé
Abstract European forests are expanding and becoming denser following the widespread abandonment of farmland and rural areas. Spontaneous forest regrowth provides a cost‐effective opportunity to restore ecosystems, enhance multifunctionality and sustainability and mitigate climate change. Yet, little is known about the goods and services that such forests provide to people. We assessed the changes in nature's contributions to people (NCP) from spontaneous forest regrowth, i.e. forest expansion and densification, in South‐West Europe. We investigated 65 forest plots in four different landscapes with contrasting ecological and societal contexts. Two landscapes are located in rural areas undergoing human exodus and forest expansion and densification; the other two, in peri‐urban areas with intense land use and forest densification but negligible expansion. For each forest plot, we estimated variables related to ten out of the 18 main NCP defined by the Intergovernmental Science‐Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (IPBES). Regulating and material NCP were addressed using variables measured in the field as proxies. Non‐material NCP were studied through stakeholder interviews. Our results show across the cases that forest expansion and densification are generally associated with greater climate regulation and energy provision. Changes in other NCP, especially in non‐material ones, were strongly context‐dependent. The social perception of spontaneous forest regrowth was primarily negative in rural areas and more positive in peri‐urban landscapes. Passive restoration through spontaneous forest expansion and densification can enhance regulating and material NCP, especially when adaptive management is applied. To optimise NCP and to increase the societal awareness of and interest in spontaneous forest regrowth, the effects of this process should be analysed in close coordination with local stakeholders to unveil and quantify the many and complex trade‐offs involved in rural or peri‐urban social perceptions. A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».