Using old fields for new purposes: ecosystem service outcomes of restoring marginal agricultural land to forests
Notice bibliographique
Résumé
Context: Human activities, particularly intensive agriculture, have caused significant environmental degradation, reduced ecosystem diversity, and increased vulnerability to global change. Recent international policies, such as the Global Biodiversity Framework's 30 × 30 target, advocate for nature-based solutions (NbS) such as ecological restoration to address these impacts. In agricultural landscapes, however, there are concerns that restoration may impact food production. Objectives: We investigated how forest restoration, as an NbS, changes the supply of ecosystem services (ES), including potential trade offs with agricultural output. Using the Montérégie region of Québec (southeastern Canada) as a case study, we assessed the influence of restoration extent, spatial configuration, and the original agricultural site conditions on the ES outcomes. Methods: We modeled ES outcomes for seven ES (crop production, maple syrup production, deer hunting, water quality, carbon storage, pollination, and outdoor recreation) under nine scenarios, which varied by total amount of the landscape restored (3.3%, 10.8%, 30%) and initial conditions of the agricultural fields restored (randomly selected, degraded agricultural field, or abandoned agricultural field). Results: Our findings indicate that increasing the amount of land restored enhances provision of most ES, though improvement varied by service. The initial condition of restored sites minimally influences ES outcomes. However, the spatial pattern of restoration plays a significant role in determining ES delivery, as restored sites enhance most ES through spillover effects up to 500 m. Conclusion: This study underscores the potential for combining landscape ecology approaches and ES tools to forecast NbS outcomes and inform landscape planning. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s10980-025-02121-0.
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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 ».