Partnerships Generate Co-Benefits in Agricultural Stream Restoration (Canterbury, New Zealand)
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
In Aotearoa New Zealand, agricultural land-use intensification and decline in freshwater ecosystem integrity pose complex challenges for science and society. Despite riparian management programmes across the country, there is frustration over a lack in widespread uptake, upfront financial costs, possible loss in income, obstructive legislation and delays in ecological recovery. Thus, social, economic and institutional barriers exist when implementing and assessing agricultural freshwater restoration. Partnerships are essential to overcome such barriers by identifying and promoting co-benefits that result in amplifying individual efforts among stakeholder groups into coordinated, large-scale change. Here, we describe how initial progress by a sole farming family at the Silverstream in the Canterbury region, South Island, New Zealand, was used as a catalyst for change by the Canterbury Waterway Rehabilitation Experiment, a university-led restoration research project. Partners included farmers, researchers, government, industry, treaty partners (Indigenous rights-holders) and practitioners. Local capacity and capability was strengthened with practitioner groups, schools and the wider community. With partnerships in place, co-benefits included lowered costs involved with large-scale actions (e.g., earth moving), reduced pressure on individual farmers to undertake large-scale change (e.g., increased participation and engagement), while also legitimising the social contracts for farmers, scientists, government and industry to engage in farming and freshwater management. We describe contributions and benefits generated from the project and describe iterative actions that together built trust, leveraged and aligned opportunities. These actions were scaled from a single farm to multiple catchments nationally.
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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