A Land Resources Planning Toolbox to Promote Sustainable Land Management
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
This paper provides a brief overview of how traditional concepts and approaches of land use planning have evolved into a more widely accepted vision of ‘land resources planning’ and its requirements for participatory processes, involvement of multi-sectoral stakeholders, and multi-thematic information at appropriate scales. Given its comprehensive ambitions, land resource planning (LRP) has a growing demand for a wide-ranging toolset, encompassing different tools in the biophysical, socio-economic, and governance (in a form of guidelines, methods, approaches and support tools). In order to collate knowledge, experiences and lessons from the LRP tools users, the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) - Land and Water Division held a consultation process through a survey among a range of stakeholders operating at different levels, sectors and regions. The survey evidenced limited awareness about the current availability of tools for land use planning. To remedy this situation, FAO developed the Land Resources Planning Toolbox (LRPT), a web-based inventory of existing tools. The Toolbox makes distinguishing between the tools in the socio-economic domain, those in the biophysical and the ones combining the two domains. The Toolbox explains the ability and restrictions of the LRP tools and their appropriateness to different regions, stakeholders and levels, and can be searched according to several criteria. It is concluded that, the Toolbox offers a useful mechanism for knowledge sharing and exchange of recent tools to enhance participatory LRP. It also has a great potential to support sustainable land management and landscape restoration. In this way it addresses, indirectly, conflicts and competition over resources.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle