Ten people‐centered rules for socially sustainable ecosystem restoration
Notice bibliographique
Résumé
As the UN Decade on Ecosystem Restoration begins, there remains insufficient emphasis on the human and social dimensions of restoration. The potential that restoration holds for achieving both ecological and social goals can only be met through a shift toward people‐centered restoration strategies. Toward this end, this paper synthesizes critical insights from a special issue on “Restoration for whom, by whom” to propose actionable ways to center humans and social dimensions in ecosystem restoration, with the aim of generating fair and sustainable initiatives. These rules respond to a relative silence on socio‐political issues in di Sacco et al.'s “Ten golden rules for reforestation to optimize carbon sequestration, biodiversity recovery and livelihood benefits” on socio‐political issues and offer complementary guidance to their piece. Arranged roughly in order from pre‐intervention, design/initiation, implementation, through the monitoring, evaluation and learning phases, the 10 people‐centered rules are: (1) Recognize diversity and interrelations among stakeholders and rightsholders'; (2) Actively engage communities as agents of change; (3) Address socio‐historical contexts; (4) Unpack and strengthen resource tenure for marginalized groups; (5) Advance equity across its multiple dimensions and scales; (6) Generate multiple benefits; (7) Promote an equitable distribution of costs, risks, and benefits; (8) Draw on different types of evidence and knowledge; (9) Question dominant discourses; and (10) Practice inclusive and holistic monitoring, evaluation, and learning. We contend that restoration initiatives are only tenable when the issues raised in these rules are respectfully addressed.
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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 | 0,118 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,126 |
| Communication savante | 0,023 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».