Toward an operational tool to integrate land degradation neutrality into land use planning: <scp>LUP4LDN</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Land use planning (LUP) to achieve Land Degradation Neutrality (LDN) needs methods and tools that support the identification of best LUP solutions in terms of transitions from current degradative land use (LU) and land management (LM) practices to better LU and LM options. A crucial need is the identification of context specific sustainable land management (SLM) options. Addressing this need must aim at not only reversing/recovering past degradation (e.g., via restoration or rehabilitation in land degradation hotspots), but also avoiding “new” degradation possibly caused by unsuitable LU and LM. This requires SLM planning based on anticipated impact assessment of the LU‐LM transition scenarios set to achieve LDN, which can be achieved through a participatory planning process that integrates interests/needs and knowledge of stakeholders with science‐based supportive tools to identify rational, plausible, and socially relevant options. The geoinformatics Land Use Planning for LDN (LUP4LDN) conceptual procedure and tool have been designed for this purpose. Their aim is to support national and subnational planners by (i) mapping geographic patterns of past land degradation (LD) utilizing the LDN indicators adopted by the UNCCD (SDG 15.3.1 indicator) for user‐defined regions of interest (RoI); (ii) helping users anticipate future LD by identifying land that is unsustainably managed and that will likely become degraded during the planning period; (iii) partitioning the LD areas into spatial domains of socio‐ecological contextual similarity (i.e., contextual similarity units) to which the LU‐LM transitional options will be fitted; and (iv) providing an interactive procedure for participatory LU‐LM transitional scenario development over selected contextual similarity units and timeframes. LUP4LDN uses the Global Database of the World Overview of Conservation Approaches and Technologies (WOCAT), ICARDA's Geoinformatics Options by Context (GeOC) tool, and ELD (Economics of Land Degradation) indicators to identify context‐relevant SLM that are available in the RoI, suggests candidate SLM options, and visualizes related expected levels of impacts on ecosystem services via maps and graphs. The generated maps inform users about trade‐offs upon which users can discuss or negotiate transitional pathways. LUP4LDN has been codeveloped with national stakeholders in Tunisia and Burkina Faso. The piloting implementation in the two countries assessed how LUP4LDN fits with existing LUP processes and the benefits achieved by using the tool to support LUP for LDN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».