Using the Red List of Ecosystems and the Nature-based Solutions Global Standard as an integrated process for climate change adaptation in the Andean high mountains
Notice bibliographique
Résumé
Under anthropogenic pressures and climate change, most ecosystems are showing signs of reduced resilience. Unfortunately, some are more at risk of collapse and, without interventions, they may lose biodiversity, ecological integrity and ecosystem services. Here, we describe two tools that were developed under the auspices of the International Union for Conservation of Nature, the Red List of Ecosystems and the Nature-based Solutions Global Standard, and their capacity to first identify the ecosystems at risk of collapse in a nation and then develop solutions based on nature to improve their resilience. Nature-based solutions include, for example ecosystem-based adaptation, where solutions are developed to meet the needs of the local people while protecting nature to ensure greater resilience of the social-ecological system, not only the natural ecosystem. We discuss through a case study in the Andean high mountains and páramo social-ecological system how these approaches have been used in Colombia. We then discuss lessons learned and challenges that may reduce the capacity of a community to initiate such interventions, such as national policies and funding restrictions. We also discuss through another early case in Ecuador the importance to adapt these types of interventions to the geographical and cultural context of the social-ecological systems. This article is part of the theme issue 'Bringing nature into decision-making'.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».