Nature-based solutions in Australia: a systematic quantitative literature review of terms, application and policy relevance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nature-based Solutions (NbS) are emerging as an approach to sustainable environmental management and addressing environmental and social issues in ways that benefit human well-being and biodiversity. NbS have been applied to social-environmental challenges such as climate change and urbanization, but with diverse conceptualisations and applications that may impact their effectiveness and broader uptake. Much of the literature and implementation of NbS has emerged from Europe and though NbS use is rising in Australia, the context is unclear. This systematic quantitative literature review aims to understand Nature-based Solutions in an Australian context. Here we explore the meaning and practical uses of NbS in Australia, through three research questions: In Australia, 1) what is meant by the term ‘nature-based solutions’? 2) what socio-ecological challenges do NbS aim to address and how? 3) are there gaps in NbS research and policy application that are hindering uptake of NbS approaches? We show that in Australia, local governments are using NbS in urban planning to address the compounding challenges brought on by climate change in the human-environment interfaces. However, there is no consensus on NbS definitions and approaches, research is focussed on urban areas and problems, and NbS implementation follows a bottom-up, localised pattern without an integrated policy framework. Based on these findings, we provide recommendations for improving the implementation of NbS in Australia including: 1) a consistency of NbS definition and awareness of NbS approaches; 2) interdisciplinary and interdepartmental collaboration on NbS methods and effectiveness and; 3) an integrated policy framework supporting NbS nationwide.
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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 | 0,073 | 0,188 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,049 | 0,043 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».