Impact of abandoned land restoration on ecosystem services: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The degradation of abandoned land has emerged as a global concern, with profound implications for ecosystem services and human well-being. These lands—ranging from agricultural fallows to mining sites and urban derelict areas—commonly experience soil fertility decline, biodiversity loss, and diminished water regulation capacity. Appropriate restoration interventions, including vegetation succession, afforestation, soil amendments, and hydrological rehabilitation, can restore ecological functions and enhance the supply of ecosystem services. However, systematic assessments of these outcomes remain limited. This review synthesizes evidence on the effects of abandoned land restoration on ecosystem services. Empirical evidence demonstrates that restoration enhances provisioning services (e.g., food, timber, biomass energy), regulating services (e.g., carbon sequestration, soil retention, water purification, climate moderation), and cultural services (e.g., recreation, aesthetics, education). Nevertheless, trade-offs emerge, such as reduced water availability from afforestation or biodiversity loss under monoculture bioenergy plantations. These outcomes vary according to spatial heterogeneity, restoration strategies, socioeconomic contexts, and external pressures. Furthermore, some interventions yield short-term benefits but entail long-term uncertainties regarding sustainability and ecological resilience. Our synthesis underscores both opportunities and challenges. While abandoned land restoration has substantial potential to enhance ecosystem services, critical gaps remain, including limited data availability, insufficient long-term monitoring, and weak integration of socioeconomic dimensions. Future research priorities include (i) improving long-term ecological impact assessments; (ii) refining analyses of synergies and trade-offs among multiple services; (iii) integrating socioeconomic and policy dimensions into restoration frameworks; and (iv) advancing modeling and decision-support systems under future climate and land-use scenarios. Ultimately, coordinated monitoring, innovative technologies, and adaptive policy frameworks are indispensable for fully realizing the ecological and social benefits of abandoned land restoration within sustainable land management.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
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.
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 ».