A Land Resources Planning Toolbox to Promote Sustainable Land Management
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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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,013 |
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 ».