Soil-derived Nature's Contributions to People and their contribution to the UN Sustainable Development Goals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This special issue provides an assessment of the contribution of soils to Nature's Contributions to People (NCP). Here, we combine this assessment and previously published relationships between NCP and delivery on the UN Sustainable Development Goals (SDGs) to infer contributions of soils to the SDGs. We show that in addition to contributing positively to the delivery of all NCP, soils also have a role in underpinning all SDGs. While highlighting the great potential of soils to contribute to sustainable development, it is recognized that poorly managed, degraded or polluted soils may contribute negatively to both NCP and SDGs. The positive contribution, however, cannot be taken for granted, and soils must be managed carefully to keep them healthy and capable of playing this vital role. A priority for soil management must include: (i) for healthy soils in natural ecosystems, protect them from conversion and degradation; (ii) for managed soils, manage in a way to protect and enhance soil biodiversity, health and sustainability and to prevent degradation; and (iii) for degraded soils, restore to full soil health. We have enough knowledge now to move forward with the implementation of best management practices to maintain and improve soil health. This analysis shows that this is not just desirable, it is essential if we are to meet the SDG targets by 2030 and achieve sustainable development more broadly in the decades to come. This article is part of the theme issue ‘The role of soils in delivering Nature's Contributions to People’.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».