From marginal croplands to natural habitats: A methodological framework for assessing the restoration potential to enhance wild-bee pollination in agricultural landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Context: Intensive agriculture increases crop yields, but harms biodiversity and associated ecosystem services such as pollination. To sustain wild-bee pollination in intensive agricultural landscapes, a minimum of (semi-) natural habitat is needed in the vicinity of crop fields. However, restoration of (semi-) natural habitat is a challenge, especially when most land is allocated to commodity production. Objectives: To evaluate the restoration potential of marginal lands to enhance pollination in intensive agricultural landscapes. Methods: We simulated restoration scenarios in marginal agricultural lands (abandoned and degraded fields, and field edges) in La Vallée-du-Richelieu (Quebec, Canada), aimed at enhancing pollination provision and increasing (semi-) natural habitat coverage by at least 20% within 1 km from crop fields, the estimated minimum amount required to sustain wild-bee populations. We then evaluated the extent to which restoration targets were reached in our scenarios. Results: More than half of the agricultural region studied remained with less than 20% (semi-) natural area coverage, and wild-bee pollination provision could not be ensured across the whole agricultural region after restoration. However, our results show that there is still an important potential for increasing natural habitat coverage by restoring marginal agricultural lands alone. Conclusion: Restoration of marginal lands has a key role to play in the transition towards multifunctionality of production landscapes but might not be sufficient to achieve goals such as those adopted at the COP15 (e.g., restoring 30% of degraded land). Our framework can assist landscape planners in evaluating the restoration potential of agricultural landscapes, as well as its limitations. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s10980-024-01993-y.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».