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Enregistrement W4408485357 · doi:10.5194/egusphere-egu25-19018

Nature-based Solutions to Address Global Societal Challenges: Benefiting People and Nature

2025· preprint· en· W4408485357 sur OpenAlexaboutno aff
Naomie Kayitesi, Dorsa Sheikholeslami, Charles Karangwa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystem servicesIUCN Red ListBiodiversityEnvironmental resource managementSustainable developmentBusinessClimate changeSustainabilityEnvironmental planningNatural resource economicsEcosystemPolitical scienceGeographyEnvironmental scienceEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0110,014
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0090,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,008

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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