TOWARDS CLIMATE-SMART REWILDING: AN INTEGRATED FRAMEWORK FOR BIODIVERSITY, CLIMATE CHANGE, AND SOCIETY
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The UN Decade on Ecosystem Restoration and the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework aim to restore 30% of degraded ecosystems. Both the IPCC and IPBES highlight the crucial role of ecosystem restoration in addressing the interconnected crises of climate change and biodiversity loss. One key restoration strategy is rewilding, which enhances ecosystem complexity with minimal human intervention. While traditional rewilding strategies often focus on benefits for biodiversity, we propose a climate-smart rewilding framework as a new approach designed to deliver climate benefits alongside biodiversity restoration. This framework seeks to integrate biodiversity, climate change adaptation and mitigation, as well as socio-economic benefits and trade-offs. We illustrate how this framework can be utilized to identify areas across Europe where rewilding could increase carbon sequestration, enhance species’ abilities to adapt to the velocity of climate change, and maximize wildlife-watching benefits while minimizing the costs associated with livestock-wildlife conflict. Finally, we acknowledge some limitations of climate-smart rewilding, but we argue that its adaptability and low cost render it a promising solution to the challenges facing Europe and beyond.
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 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 | 0,020 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,025 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».