Leveraging mangroves to advance climate action in Africa: Zooming in on Nationally Determined Contributions (NDCs)
Notice bibliographique
Résumé
Mangroves are vital for climate change adaptation and mitigation due to their efficient carbon sequestration and coastal protection roles providing often untapped opportunities for countries to enhance their national climate commitments (including the so-called Nationally Determined Contributions) under the Paris Agreement adopted at the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) COP21 in 2015. In Africa, several countries possess mangroves and have signed the Paris Agreement, however, the level of integration of mangrove actions into the Nationally Determined Contributions (NDCs) has not been adequately explored. Using a systematic review methodology, 33 African countries possessing mangroves were selected and their NDCs were reviewed, scored, and ranked to assess their level of integration of mangrove ecosystems into their NDCs. Countries like Equatorial Guinea, Nigeria, Senegal, and Sudan demonstrate commendable progress and leadership in integrating mangroves within their NDCs. However, gaps in budgetary commitments, spatial planning, and temporal specificity for mangrove actions among a majority of the countries hinder broader mangrove inclusion. The study also revealed a disconnect between research outputs and policy frameworks, where countries with increased mangrove research output in Africa failed to integrate mangrove actions into their NDCs. To increase African countries' resilience to climate risks and contributions to global climate goals, there is a need to increase effective collaboration between mangrove researchers, local communities, and policymakers in mangrove-possessing countries. This will bolster public education on mangroves and their inclusion of mangrove actions in their NDCs, ultimately enhancing the implementation of mangrove actions on the ground.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».