The role of incentive mechanisms in promoting forest restoration
Notice bibliographique
Résumé
Forest restoration has been proposed as a scalable nature-based solution to achieve global environmental and socio-economic outcomes and is central to many policy initiatives, such as the Bonn Challenge. Restored forests contain appreciable biodiversity, improve habitat connectivity and sequester carbon. Incentive mechanisms (e.g. payments for ecosystem services and allocation of management rights) have been a focus of forest restoration efforts for decades. Yet, there is still little understanding of their role in promoting restoration success. We conducted a systematic literature review to investigate how incentive mechanisms are used to promote forest restoration, outcomes, and the biophysical and socio-economic factors that influence implementation and program success. We found that socio-economic factors, such as governance, monitoring systems and the experience and beliefs of participants, dominate whether or not an incentive mechanism is successful. We found that approximately half of the studies report both positive ecological and socio-economic outcomes. However, reported adverse outcomes were more commonly socio-economic than ecological. Our results reveal that achieving forest restoration at a sufficient scale to meet international commitments will require stronger assessment and management of socio-economic factors that enable or constrain the success of incentive mechanisms. This article is part of the theme issue 'Understanding forest landscape restoration: reinforcing scientific foundations for the UN Decade on Ecosystem Restoration'.
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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 | 0,087 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».