Nature-based Solutions to Address Global Societal Challenges: Benefiting People and Nature
Notice bibliographique
Résumé
The global crises of climate change, biodiversity loss, and land degradation have been catching the attention of governments, communities, and organizations worldwide, underscoring the urgent need for integrated and scalable solutions. Nature-based Solutions (NbS) provide a transformative approach to addressing these challenges while delivering benefits for both people and nature. Defined as “actions to protect, manage, and restore natural or modified ecosystems, which address societal challenges, effectively and adaptively, providing human well-being and biodiversity benefits”. NbS have demonstrated their capacity to generate multi-dimensional impacts. For instance, mangroves avert USD 57 billion in annual flooding damages, NbS can provide one-third of the climate mitigation needed to meet the Paris Agreement goals, and the global benefits of ecosystem services from NbS focused on climate are estimated at USD 170 billion annually. These figures underscore the economic, ecological, and societal value of integrating NbS into sustainable development strategies.IUCN has been at the forefront of advancing NbS for over two decades, developing the IUCN Global Standard for Nature-based Solutions to guide their design, implementation, and evaluation. This standard, comprising 8 criteria and 28 indicators, ensures that NbS are effective, equitable, and adaptable to diverse contexts. The potential of NbS to address global societal challenges—including climate change, biodiversity loss, and ecosystem degradation—will be explored, with a focus on how NbS can advance the objectives of the three Rio Conventions (UNFCCC, CBD, and UNCCD). These solutions also align with many international frameworks such as the Paris Agreement, the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (KMGBF), and the Sustainable Development Goals (SDGs), which also foster resilient and sustainable communities.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,008 |
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 ».