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Enregistrement W4411922234 · doi:10.1111/rec.70121

Underpinning the <scp>EU</scp> Nature Restoration Regulation: five success factors for effective measures in the Member States

2025· article· en· W4411922234 sur OpenAlexaboutno aff
Elisabeth Marquard, Moritz Hermsdorf, Henriette Dahms, Katharina Schleicher, Sebastian Strunz, Mechthild Baron, Markus Salomon, Hannah‐Lea Schmid, Claudia Hornberg, Nina Farwig, Volkmar Wolters, Jürgen Bauhus, Peter H. Feindt, Wolfgang Köck, Josef Settele

Notice bibliographique

RevueRestoration Ecology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Conservation and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderpinningMember statesEnvironmental planningEnvironmental resource managementBusinessEnvironmental protectionGeographyEnvironmental scienceEuropean unionInternational tradeEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In August 2024, the Nature Restoration Regulation came into force in the European Union (EU). This landmark legislation on ecosystem restoration may significantly improve the state of European's biodiversity and could profoundly contribute to implementing the Kunming‐Montreal Global Biodiversity Framework. To realize this potential, the EU Member States need to underpin the objectives of the Nature Restoration Regulation with effective measures. Here, we highlight five factors for the success of national nature restoration policies: increased acceptance of nature restoration and landscape change; agreed quantitative and qualified national restoration targets; improved coordination of nature restoration with other land uses; supportive organizational and legal framework conditions; and increased attractiveness of nature restoration to land users and land owners. Drawing on recommendations developed for the German context by three national policy advisory bodies, we suggest that these factors also hold relevance for advancing nature restoration policies in other EU Member States.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,008
Communication savante0,0190,006
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0130,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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