A meta-analysis contrasting active versus passive restoration practices in dryland agricultural ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Restoration of agricultural drylands globally, here farmlands and grazing lands, is a priority for ecosystem function and biodiversity preservation. Natural areas in drylands are recognized as biodiversity hotspots and face continued human impacts. Global water shortages are driving increased agricultural land retirement providing the opportunity to reclaim some of these lands for natural habitat. We used meta-analysis to contrast different classes of dryland restoration practices. All interventions were categorized as active and passive for the analyses of efficacy in dryland agricultural ecosystems. We evaluated the impact of 19 specific restoration practices from 42 studies on soil, plant, animal, and general habitat targets across 16 countries, for a total of 1,427 independent observations. Passive vegetation restoration and grazing exclusion led to net positive restoration outcomes. Passive restoration practices were more variable and less effective than active restoration practices. Furthermore, passive soil restoration led to net negative restoration outcomes. Active restoration practices consistently led to positive outcomes for soil, plant, and habitat targets. Water supplementation was the most effective restoration practice. These findings suggest that active interventions are necessary and critical in most instances for dryland agricultural ecosystems likely because of severe anthropogenic pressures and concurrent environmental stressors-both past and present.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».