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Enregistrement W3193845121 · doi:10.1146/annurev-environ-012320-054809

Restoring Degraded Lands

2021· article· en· W3193845121 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Environment and Resources · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversity of Regina
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetHorizon 2020 Framework ProgrammeCanada Research Chairs
Mots-clésLand degradationClimate changeNatural resource economicsEcosystem servicesFood securityGreenhouse gasEnvironmental degradationEnvironmental resource managementSustainable land managementBusinessClimate change mitigationSustainabilityEnvironmental planningEnvironmental scienceLand useAgricultureLand managementEcosystemGeographyEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land degradation continues to be an enormous challenge to human societies, reducing food security, emitting greenhouse gases and aerosols, driving the loss of biodiversity, polluting water, and undermining a wide range of ecosystem services beyond food supply and water and climate regulation. Climate change will exacerbate several degradation processes. Investment in diverse restoration efforts, including sustainable agricultural and forest land management, as well as land set aside for conservation wherever possible, will generate co-benefits for climate change mitigation and adaptation and morebroadly for human and societal well-being and the economy. This review highlights the magnitude of the degradation problem and some of the key challenges for ecological restoration. There are biophysical as well as societal limits to restoration. Better integrating policies to jointly address poverty, land degradation, and greenhouse gas emissions and removals is fundamental to reducing many existing barriers and contributing to climate-resilient sustainable development.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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