The political ecology playbook for ecosystem restoration: Principles for effective, equitable, and transformative landscapes
Notice bibliographique
Résumé
The urgency of restoring ecosystems to improve human wellbeing and mitigate climate and biodiversity crises is attracting global attention. The UN Decade on Ecosystem Restoration (2021–2030) is a global call to action to support the restoration of degraded ecosystems. And yet, many forest restoration efforts, for instance, have failed to meet restoration goals; indeed, they worsened social precarities and ecological conditions. By merely focusing on symptoms of forest loss and degradation, these interventions have neglected the underlying issues of equity and justice driving forest decline. To address these root causes, thus creating socially just and sustainable solutions, we develop the Political Ecology Playbook for Ecosystem Restoration. We outline a set of ten principles for achieving long-lasting, resilient, and equitable ecosystem restoration. These principles are guided by political ecology, a framework that addresses environmental concerns from a broadly political economic perspective, attending to power, politics, and equity within specific geographic and historical contexts. Drawing on the chain of explanation , this multi-scale, cross-landscapes Playbook aims to produce healthy relationships between people and nature that are ecologically, socially, and economically just – and thus sustainable and resilient – while recognizing the political nature of such relationships. We argue that the Political Ecology Playbook should guide ecosystem restoration worldwide.
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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 | 0,013 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,025 |
| Communication savante | 0,017 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».