Upscaling marine forest restoration: challenges, solutions and recommendations from the Green Gravel Action Group
Notice bibliographique
Résumé
Introduction To counteract the rapid loss of marine forests globally and meet international commitments of the UN Decade on Ecosystem Restoration and the Convention on Biological Diversity ‘30 by 30’ targets, there is an urgent need to enhance our capacity for macroalgal restoration. The Green Gravel Action Group (GGAG) is a global network of 67 members that are working on the restoration of a diverse range of macroalgal forests and it aims to facilitate knowledge exchange to fast-track innovation and implementation of outplanting approaches worldwide. Methods Here, we overview 25 projects conducted by members of the group that are focused on testing and developing techniques for macroalgal restoration. Based on these projects, we summarise the major challenges associated with scaling up the area of marine forests restored. Results We identify several critical challenges that currently impede more widespread rollout of effective large-scale macroalgal restoration worldwide: 1) funding and capacity limitations, 2) difficulties arising from conditions at restoration sites, 3) technical barriers, and 4) challenges at the restoration-policy interface. Discussion Despite these challenges, there has been substantial progress, with an increasing number of efforts, community engagement and momentum towards scaling up activities in recent years. Drawing on the collective expertise of the GGAG, we outline key recommendations for the scaling up of restoration efforts to match the goals of international commitments. These include the establishment of novel pathways to fund macroalgal restoration activities, building skills and capacity, harnessing emerging innovations in mobile hatchery and seeding technologies, and the development of the scientific and governance frameworks necessary to implement and monitor macroalgal restoration projects at scale.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».