Are water-related nature-based solutions (NbS) assessed for their full multi-benefit potential? A review from an urban perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nature-based solutions (NbS) leverage natural processes to address societal and environmental challenges. In recent years, they have gained significant global attention as integrated strategies that enhance resilience and sustainability amid global change. NbS are particularly relevant in complex and rapidly evolving urban environments, where water management is critical for mitigating hazards and preserving resources. However, assessing NbS performance remains challenging due to their multidisciplinary nature and local socio-geographical dependencies. This study presents a systematic literature review to evaluate whether current water-related NbS performance assessments adequately capture their full range of benefits within urban environments. Based on an analysis of 111 peer-reviewed scientific studies, this review examines: (1) the backgrounds of experts reporting on NbS and the types of NbS assessed, (2) existing evaluation methods, (3) the extent to which global interconnected challenges, such as climate change and water resiliency, are addressed, and (4) the involvement of stakeholders and citizens in NbS methodologies. Key findings indicate that assessment parameters collectively address multiple benefits but remain fragmented and narrowly focused, highlighting the lack of genuinely integrated multi-benefit assessments. This was related to the fact that most researchers interested in NbS performance assessment were concentrated in a few research areas and relied on a limited number of parameters, while stakeholder involvement remained very limited. Frameworks addressing global interconnected challenges (i.e., the SDGs and Resource Nexus) also proved difficult to apply as evaluation tools. It was identified that incorporating citizen science can fill empirical data gaps and strengthen post-implementation assessments while enhanced transdisciplinary collaboration across scientific, policy, and community domains is crucial for developing comprehensive assessment frameworks. As the first comprehensive synthesis dedicated to performance assessment methods for water-related NbS in urban settings, this review establishes a benchmark for the field. Researchers, policymakers, and practitioners are encouraged to collaborate in advancing NbS and translating these insights into action.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».