Prioritizing ecological restoration of converted lands in Canada by spatially integrating organic carbon storage and biodiversity benefits
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ecosystem restoration is a fundamental way of delivering nature‐based solutions to improve resilience in a changing climate and sustain biodiversity. Spatial analyses to identify where ecosystem restoration would yield targeted environmental benefits are critical to inform, and coordinate restoration initiatives at multiple scales to achieve national commitments and global goals. Here, we provide an optimization analysis for restoration potential of converted terrestrial ecosystems in Canada by integrating carbon storage and biodiversity benefits as key considerations. Our results show that converted landscapes are prevalent in southern anthropic regions of Canada, with the greatest potential for biodiversity benefits through forest and grassland restoration. At national scales, carbon density (tonnes C/km 2 ) and total carbon storage (tonnes C) potential were greatest for wetland and forest restoration, respectively. When biodiversity and carbon were both included in an optimization framework, consistent priorities across all three restoration targets (50,000; 100,000; and 150,000 km 2 ) comprised forest restoration in the St. Lawrence and Lake Erie Lowlands, with the Lake Manitoba Plains, Interlake Plains, and Manitoulin‐Lake Simcoe ecoregions also frequently identified. Our analysis will help decision‐makers identify where restoration of converted lands may support considerable gains in simultaneously achieving climate and biodiversity goals in Canada.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».