Experience in application and adaptation of the land degradation neutrality concept in the Russian Federation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The paper provides an overview of the—evolving methodology for the land degradation neutrality (LDN) assessment based on studies at national, regional, and local levels in Russia. A review of more than one hundred publications in Russian language over the past 6–7 years allowed for analysis of the following areas: LDN terminology, LDN assessment at different levels, adapting a transition matrix; using the LDN concept for economic valuation of land, estimating LDN baseline, and using LDN as an integral indicator for sustainable land management. With the LDN concept, a global approach to monitoring land degradation has become applicable beyond the limited geographic scope of the drylands. The paper observes how the LDN concept has been broadened with the introduction of the LDN Index proposed to evaluate the rate of LDN achievement; a proposal on reconstructing transition matrices and adding land cover sub‐categories; approach of integrating traditional national sectoral systems for assessing land quality with an LDN add‐on. The broader relevance of the paper includes the justification that it provides for using the LDN concept by policy‐makers at national and subnational levels, in particular in Russian‐speaking countries. It includes the application of additional indicators to capture soil erosion, salinity, soil depletion, aridity, etc., and using different site‐specific LDN baselines, not only those time‐based but also factoring natural background trends like climate change, natural succession cycles linked with geological and geomorphological processes. Approaches for LDN‐based economic valuation of lands and typology of sustainable land management practices and models were also fruitful.
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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 | 0,021 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».