Landscapes—a lens for assessing sustainability
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».