Biodiversity outcomes of nature-based solutions for climate change adaptation: Characterising the evidence base
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,022 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».