Getting the message right on nature‐based solutions to climate change
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
Nature-based solutions (NbS)-solutions to societal challenges that involve working with nature-have recently gained popularity as an integrated approach that can address climate change and biodiversity loss, while supporting sustainable development. Although well-designed NbS can deliver multiple benefits for people and nature, much of the recent limelight has been on tree planting for carbon sequestration. There are serious concerns that this is distracting from the need to rapidly phase out use of fossil fuels and protect existing intact ecosystems. There are also concerns that the expansion of forestry framed as a climate change mitigation solution is coming at the cost of carbon rich and biodiverse native ecosystems and local resource rights. Here, we discuss the promise and pitfalls of the NbS framing and its current political traction, and we present recommendations on how to get the message right. We urge policymakers, practitioners and researchers to consider the synergies and trade-offs associated with NbS and to follow four guiding principles to enable NbS to provide sustainable benefits to society: (1) NbS are not a substitute for the rapid phase out of fossil fuels; (2) NbS involve a wide range of ecosystems on land and in the sea, not just forests; (3) NbS are implemented with the full engagement and consent of Indigenous Peoples and local communities in a way that respects their cultural and ecological rights; and (4) NbS should be explicitly designed to provide measurable benefits for biodiversity. Only by following these guidelines will we design robust and resilient NbS that address the urgent challenges of climate change and biodiversity loss, sustaining nature and people together, now and into the future.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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