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Enregistrement W4406699188 · doi:10.1007/s10980-024-02007-7

Landscapes—a lens for assessing sustainability

2025· review· en· W4406699188 sur OpenAlexafffund
Marie C. Dade, Aletta Bonn, Felix Eigenbrod, María R. Felipe‐Lucia, Brendan Fisher, Benjamin Goldstein, Robert A. Holland, Kelly A. Hopping, Sandra Lavorel, Yann le Polain de Waroux, Graham K. MacDonald, Lisa Mandle, Jean Paul Metzger, Unai Pascual, Jesse T. Rieb, Améline Vallet, Geoff Wells, Carly D. Ziter, Elena M. Bennett, Brian E. Robinson

Notice bibliographique

RevueLandscape Ecology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensConcordia UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsDeutsches Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung Halle-Jena-LeipzigAgencia Estatal de InvestigaciónAgence Nationale de la RechercheDeutsche ForschungsgemeinschaftConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionMcGill University
Mots-clésSustainabilityLandscape ecologyEcosystem servicesEnvironmental resource managementLandscape assessmentEnvironmental planningSustainability scienceGeographyEcosystemComputer scienceEcologySocial sustainabilityLandscape designEnvironmental scienceHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: There are urgent calls to transition society to more sustainable trajectories, at scales ranging from local to global. Landscape sustainability (LS), or the capacity for landscapes to provide equitable access to ecosystem services essential for human wellbeing for both current and future generations, provides an operational approach to monitor these transitions. However, the complexity of landscapes complicates how and what to consider when assessing LS. Objectives: To identify important features of landscapes that remain challenging to consider in LS assessments and provide guidance to strengthen future assessments. Methods: We conducted two workshops to identify the complex features of landscapes that remain under-considered in LS assessments, and developed guidelines on how to better incorporate these features. Results: We identify open and connected boundaries and diversity of values as landscape features that must be better considered in LS assessments or risk exacerbating offstage sustainability burdens and power inequalities. We provide guidelines to avoid these pitfalls which emphasize assessing ecosystem service interactions across interconnected landscapes and incorporating local actors' diverse values. Conclusions: Our guidelines provide a stepping stone for researchers and practitioners to better incorporate landscape complexities into LS assessments to inform landscape-level decisions and actions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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