Forest Management for Water Stress Mitigation under Climate Change: An Economy-Wide Approach
Notice bibliographique
Résumé
Given the current context of water scarcity and climatic change, achieving a balance between water supply and demand will prove challenging without the implementation of supply-side measures. An alternative, nature-based solution to mitigate the impacts of extreme weather events and ensure a more stable and reliable water supply for both ecosystems and human communities is forest management. Well-managed forests act as natural water reservoirs, storing and regulating freshwater flows that gradually replenish groundwater reserves and maintain river flows during dry periods. Yet, albeit these benefits are widely recognized, the relationship between forest management and improved water supply within economic decision support models remains largely underexplored. To this aim, this paper proposes a methodological framework to assess the long-term economic benefits of increased water discharges resulting from forestry practices in three different catchments located in Mediterranean mid-mountain areas under different scenarios of future climate and socioeconomic change, namely the Shared Socioeconomic Pathways. The results show that the examined forest management practices are cost-efficient strategies for the delivery of watershed services and the generation of positive economic outcomes, although with noticeable differences among basins, interventions and climate and socioeconomic scenarios.
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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) | 0,000 | 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 ».