Indigenous‐Led Nature‐Based Solutions Align Net‐Zero Emissions and Biodiversity Targets in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Indigenous‐led Nature‐based Solutions (“Indigenous‐led NbS”), such as Indigenous Protected Conserved Areas and Indigenous Guardians programs, may represent a unique opportunity to advance climate and biodiversity targets grounded in Indigenous self‐determination. Previous studies have comprehensively explored the scope and potential environmental outcomes of Indigenous‐led NbS. Here, we build on this literature to assess how government support for Indigenous‐led NbS influences climate and biodiversity outcomes. Specifically, we estimate the contribution of Indigenous‐led NbS funded by the federal Government of Canada in conserving carbon stocks and biodiversity across terrestrial ecosystems. Using geospatial analysis and quasi‐experimental methods, our results indicate that Indigenous‐led NbS are as effective as existing Protected Areas in terms of climate change mitigation and biodiversity conservation. Moreover, our results demonstrate that government funding for Indigenous‐led NbS is associated with moderate yet significant avoided land use emissions relative to Protected Areas. Based on topic‐modeling applied to Indigenous‐led NbS descriptions, climate and biodiversity outcomes emerge from holistic approaches to governance, intergenerational knowledge exchange, and climate‐biodiversity action. Thus, government funding to Indigenous‐led NbS may align biodiversity and climate outcomes with some aspects of Indigenous self‐determination. The long‐term alignment of these outcomes will require extended and sustained funding as well as full recognition of the rights of Indigenous Peoples.
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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) | 0,001 | 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 ».