Maximizing Nature-based Solutions using Artificial Intelligence to align global biodiversity, climate, and water targets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nature-based Solutions (NbS) encompass a spectrum of conservation and restoration actions aimed at improving biodiversity, climate, and/or water outcomes. Considerable research exists that focuses either on conservation or restoration, or on one particular environmental outcome. Yet, there is a need to develop integrated frameworks that align multiple outcomes and enable comprehensive environmental and economic assessments. Here, we present an integrated framework leveraging an AI agent that interprets species’ habitat connectivity changes along with climate and water co-benefits to select optimal conservation and restoration priorities. We implement this framework through scenarios maximizing biodiversity protection with ecological integrity, carbon storage, and water co-benefits to achieve Canada’s 30×30 conservation and restoration targets. Our results suggest that prioritizing the protection of threatened biodiversity and irrecoverable carbon storage would optimally enhance existing Protected Areas outcomes and conserve 30% of lands by 2030. However, effectively restoring 30% of degraded land will require targeted actions in existing natural and transformed ecosystems. The assessment of current anthropogenic pressures suggests that conservation and restoration actions may enhance climate resilience for forestry in natural lands and potentially benefit agricultural production and public health in transformed lands. Moreover, the mining sector represents the largest growing pressure on both conservation and restoration priorities in the upcoming decade. Overall, this integrated framework reveals strategic conservation and restoration priorities to align environmental targets, while identifying opportunities to coordinate NbS interventions across sectors.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».