Lessons learned from a corporate manufacturer on driving the adoption of nature-based solutions
Notice bibliographique
Résumé
Companies are increasingly focused on driving the adoption of nature-based solutions across their organizations. Yet, implementing nature-based solutions within existing regulatory frameworks poses a unique set of challenges. In this paper, we present three nature-based solution case studies from The Dow Chemical Company and The Nature Conservancy's nearly 10-year collaboration. In the first case study, we focus on the potential benefits of reforestation to support the state's air quality improvement efforts. Ultimately, federal and state authorities did not approve of the reforestation project. Following this early setback, the collaboration team developed a suite of science-based tools that could be used to better advocate for government approval for the implementation of nature-based solutions. In the second case study, we highlight how one of these tools, the Ecosystem Services Identification & Inventory Tool, was used to improve communications about the benefits of nature-based solutions with regulatory agencies. In this case, Dow ultimately received approval for the restoration of a wetland to remediate an existing ash pond. Finally, the third case study highlights how engaging the right expertise through collaboration between the private sector and conservationists can improve land management strategies. Overall, this paper emphasizes the importance of robust conservation science, tools and expertise, and thoughtful collaboration as necessary means of driving the adoption of nature-based solutions both within a company and by its regulating entities. Integr Environ Assess Manag 2022;18:74-81. © 2021 SETAC.
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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 | 0,036 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,018 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».