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Enregistrement W4304165994 · doi:10.3389/fenvs.2022.905767

Biodiversity outcomes of nature-based solutions for climate change adaptation: Characterising the evidence base

2022· article· en· W4304165994 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.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Environmental Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesUniversity of OxfordOxford Martin School, University of OxfordNatural Environment Research CouncilSight Research UKWaterloo Foundation
Mots-clésBiodiversityEcosystemClimate changeEnvironmental resource managementEcosystem healthEcosystem servicesPsychological interventionSpecies richnessBiomass (ecology)EcologyEnvironmental scienceBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nature-based solutions (NbS) are increasingly recognised for their potential to address both the climate and biodiversity crises. Both these outcomes rely on the capacity of NbS to support and enhance the health of an ecosystem: its biodiversity, the condition of its abiotic and biotic elements, and its capacity to continue to function despite environmental change. However, while understanding of ecosystem health outcomes of NbS for climate change mitigation has developed in recent years, the outcomes of those implemented for adaptation remain poorly understood. To address this, we systematically reviewed the outcomes of 109 nature-based interventions for climate change adaptation using 33 indicators of ecosystem health across eight broad categories (e.g., diversity, biomass, ecosystem composition). We showed that 88% of interventions with reported positive outcomes for climate change adaptation also reported benefits for ecosystem health. We also showed that interventions were associated with a 67% average increase in species richness. All eight studies that reported benefits for both climate change mitigation and adaptation also supported ecosystem health, leading to a “triple win.” However, there were also trade-offs, mainly for forest management and creation of novel ecosystems such as monoculture plantations of non-native species. Our review highlights two key limitations in our understanding of the outcomes of NbS for ecosystem health. First, a limited selection of metrics are used and these rarely include key aspects such as functional diversity and habitat connectivity. Second, taxonomic coverage is limited: 50% of interventions only had evidence for effects on plants, and 57% of outcomes did not distinguish between native and non-native species. We make suggestions of how to improve assessments of the ecosystem health outcomes of NbS, as well as policy recommendations to enable the upscaling of NbS that support flourishing and resilient ecosystems, and are effective in addressing both climate and biodiversity goals.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,209 · 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