Local people in both frontier and intensifying landscapes in Ecuador desire forest restoration that provides multiple benefits
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forest restoration is being promoted globally as an action that addresses multiple challenges, including climate change, biodiversity loss and poverty. But restoration projects will only persist over the long term if their goals are aligned with local people's interests and priorities. Few projects, however, assess local interests, or how these might be influenced by factors, such as local landscape condition and need for ecosystem services (ES). We hypothesized that inhabitants in highly degraded, intensifying landscapes, would prefer the restoration of regulating and cultural ES to improve ecological function and relational values, whereas people in fast‐changing frontier landscapes with large areas of remaining intact ecosystems would prefer provisioning ES. We surveyed local community members in both intensifying and frontier landscapes in Ecuador, which has been implementing an ambitious national reforestation programme, to assess local preferences and priorities for restoration. Participants selected and ranked potential restoration sites and explained their selection criteria. We categorized these criteria by ES classes to analyse local intentions, interests (frequency of ES) and priorities (ranking) at local and landscape scales. At a landscape scale, contrary to our expectations, inhabitants in both landscapes showed higher interest and priority for regulating and cultural ES than for provisioning ES. Interest in regulating ES was higher in the intensifying landscape (56%) than in the frontier (46%), whereas interest in provisioning ES was higher in the frontier (26%) than in the intensifying (15%). At a local scale (by site type), interest and priority of ES varied within landscapes. Our results show that local communities are motivated to engage in restoration to recover scarce ES. Moreover, the results invoke a pro‐active precautionary ‘Ecosystem service enhancement‐path’ to enhance and prevent ES scarcity. Framing interest and priorities through the lens of ES can help local communities and stakeholders formulate restoration goals that align with the particular socio‐ecological contexts of their landscapes, thereby improving local well‐being while meeting the ambitious global climate targets for restoration. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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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 ».