Five ways seascape ecology can help to achieve marine restoration goals
Notice bibliographique
Résumé
Context: Marine restoration is increasingly recognized as a key activity to regenerate ecosystem integrity, safeguard biodiversity, and enable ocean sustainability. Global policies such as the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework include area-based targets to improve ecosystem integrity and connectivity. Achieving these targets requires scaling up restoration in ecologically and socially meaningful ways. Objectives: The objective was to establish a consistent language and framework for seascape restoration practitioners that complements existing marine restoration guidelines and can help to achieve cross-scale restoration targets. Methods: We proposed that the integration of the 5Cs of seascape ecology-Context, Configuration, Connectivity, Consideration of scale, and Culture- can offer a valuable framework for advancing marine restoration practice and policy. We synthesized existing ecological and social science evidence to demonstrate how the 5Cs framework can be applied to seascape restoration efforts. Results: We established a consistent language and framework for marine restoration practitioners and recommended four key operational pathways: (1) focusing on the recovery of interconnected habitats across the land-sea interface; (2) integrating the 5Cs from site selection through to monitoring; (3) representing social, historical, cultural, and ecological variables when assessing site suitability; and (4) fostering transdisciplinary collaborations to support integrative, multifaceted projects. Conclusions: Integrating landscape ecology concepts and methods into coastal restoration will enable the effective scaling up of regenerative actions. Applying the 5Cs can help achieve global restoration targets through more strategic, inclusive, and effective marine restoration across coastal seascapes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».