Scaling GESI-responsive Nature-based Solutions in the Hindu Kush Himalaya: An operational guide
Notice bibliographique
Résumé
Nature-based Solutions (NbS) have a huge potential to support biodiversity, climate, and sustainable development objectives, but their implementation has been rather slow and fragmented. There are policy, governance, coordination, design, and financial barriers to wider-scale adoption of NbS. This operational guide elaborates on the key actions that are necessary to scale NbS. NbS in the Hindu Kush Himalaya (HKH) region are vital for addressing the complex environmental and social challenges that are being exacerbated by climate change. The region, characterised by its diverse ecosystems and unique sociocultural contexts, has been witnessing a growing interest in NbS, such as in the form of reforestation, eco-disaster risk reduction, sustainable agriculture, naturebased tourism, community-based watershed management, wetland restoration, and springshed management. These solutions have shown promise in enhancing biodiversity, improving water security, and supporting livelihoods. However, challenges remain in scaling these solutions effectively across the HKH due to limited financial resources, varying levels of institutional capacity, and the need for more comprehensive policies (Mehta et al., 2023). Collaborative efforts, capacity building, and innovative financing mechanisms are crucial for the successful implementation and scaling of NbS in this ecologically and culturally rich region. The insights on the actions for scaling NbS have been drawn from published literature and stakeholder consultations in Bangladesh, Bhutan, India, and Nepal as part of a process to facilitate wider scale adoption of NbS through the Himalayan Resilience Enabling Action Programme (HI-REAP). HI-REAP is a nine-year programme (2023–2031) being implemented by the International Centre for Integrated Mountain Development (ICIMOD), funded by the United Kingdom International Development under its Climate Action for a Resilient Asia (CARA) programme; its aim is to ‘deliver a major shift on resilience in Asia – moving from incremental and isolated investments to building systems resilience to climate change in Asia that unlocks action and finance needed for transformational adaptation’. HI-REAP is being implemented in four countries – Bangladesh, Bhutan, India, and Nepal – and is building on knowledge and learning from China.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,019 |
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 ».