Restoration in the Western Himalaya: a systematic review of current efforts and implications for the future
Notice bibliographique
Résumé
The Western Himalaya faces significant ecological challenges, including deforestation, biodiversity loss, and unsustainable development, prompting extensive restoration efforts. These scattered restoration practices, ranging from large‐scale afforestation to more nuanced restoration strategies, remain under‐assessed. Therefore, we undertook a systematic review following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta‐Analyses guidelines, identifying dominant research themes and various trends in restoration practices to detect knowledge gaps and propose future priorities. We analyzed 100 peer‐reviewed and gray literature articles from January 1990 to February 2024. Most interventions were reported from Uttarakhand (53.7%, n = 183), followed by Himachal Pradesh (27.9%), Ladakh (10.3%), and Jammu and Kashmir (8.2%). Afforestation was the dominant practice (34.3%, n = 117), concentrated in Himachal Pradesh and Ladakh, while forest restoration (17.6%, n = 60) was concentrated in Uttarakhand ( n = 56). Research themes centered on “Restoration Techniques” (37.5%) and “Stakeholder Engagement” (22.7%), while “Policy & Governance” and “Climate Change Mitigation & Adaptation” were under‐represented. Restoration goals primarily targeted “Ecosystem Functioning & Services” (32%) and “Biodiversity Enhancement” (22%) but largely ignored “Disaster Resilience” and “Water Management.” Nearly half of the species planted were non‐native (47.6%), with a median of four species per site, and monitoring practices were inconsistently reported, raising concerns about long‐term outcomes. Natural regeneration was notably understudied, while tokenistic tree‐planting drives were rampant, particularly in the Trans‐Himalayas. We suggest that research on restoration ecology and its application to Western Himalayan ecosystems should be prioritized, together with collaboration with practitioners and adoption of consistent monitoring to address the landscape's unique challenges.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».