Proposing a social-ecological framework for successful grassland restoration in Germany—an overview and insights from the Grassworks project
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Bending the biodiversity curve and meeting international commitments like the Kunming-Montreal Agreement and the EU Nature Restoration Law require scaling up ecological restoration across spatial, temporal, and societal dimensions. Achieving this depends on a strong scientific evidence base and synthesis of effective practices from both ecological and social perspectives. Objectives The Grassworks project investigates factors influencing grassland restoration success in Germany by integrating ecological, socioeconomic, and social-ecological perspectives. Methods We assessed previously restored grasslands across three regions along a north–south gradient in Germany, comparing them to reference sites. A stratified design evaluated restoration outcomes based on methods, past land use, management, governance, finance, and time since intervention. We analyzed vegetation, pollinators, soil, and economic performance while considering landscape configuration. Social-ecological aspects, including stakeholder values, knowledge exchange, and decision-making networks, were also examined. A Real-World Laboratory approach integrated ex ante and ex post evaluations, demonstration sites, and co-created restoration activities. Results We propose a replicable, adaptable framework for social-ecological restoration, synthesizing key ecological, economic, and social dimensions to support continuous learning and adaptive management, facilitating more effective and scalable restoration practices. Conclusions Drawing from the Grassworks project, this research provides insights to inform and guide future large-scale restoration efforts, promoting a holistic and evidence-based approach to social-ecological restoration worldwide.
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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 | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».