An Overview of Land Degradation and Sustainable Land Management in the Near East and North Africa
Notice bibliographique
Résumé
Land degradation and desertification (LDD) and climate change are having increased effects in the Near East and North Africa (NENA) impacting the livelihoods of about 410 million people. Agriculture is a vital sector, contributing on average 14% to the Gross Domestic Product (GDP) (excluding oil producing countries) and providing jobs and incomes for 38% of the region’s economically active population. Nevertheless, most NENA countries import at least 50% of the calories they consume. Furthermore, it is estimated that the total area that is desertified or is vulnerable to desertification cover 9.84 million km2 or about 86.7% of the total NENA region. Soil erosion by water, wind, and sand and dust storms (SDS) cause losses of about USD 13 billion of GDP each year. To confront these hardships, the region must endorse proper land use planning, prioritization of target areas for restoration and adoption of sustainable land and water management (SLWM) to reverse the situation. This paper analyses the inter-linkages between LDD, resource base management and food security under different scenarios and offers mitigation and remediation options. These include knowledge management and sharing; establishment of a regional platform to facilitate dialogue; public and private investment opportunities; provision of tools to scale-out sustainable land and water management options; and creation of a conducive enabling environment supported by policies and strategies. The paper provides policy and decision-makers with priority actions and options to enhance productivity, and combat land degradation to improve food security in the region.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».