Toward Regenerative Coastal Seascapes: Integrating Blue Carbon, Restoration Ecology, and Spatial Planning Across Marine and Coastal Ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Coastal and marine ecosystems mangroves, tidal marshes, seagrasses, oyster reefs, coral reefs, kelp forests and sandy shores are central to climate mitigation, biodiversity conservation and coastal protection, yet they are rapidly degrading under the combined pressures of climate change, sea-level rise, pollution and unsustainable development. Recent advances in blue carbon science, restoration ecology, seascape ecology and marine spatial planning (MSP) offer new opportunities to regenerate these systems and upscale restoration in line with global targets such as the Kunming Montreal Global Biodiversity Framework. Building on earlier syntheses of coastal restoration and blue carbon, this review integrates recent literature spanning ecosystem-specific restoration experiments, decision-support tools, legal and governance innovations, and bibliometric analyses of blue carbon and sea-level rise research. We first summarise how ecological theory and empirical evidence have refined understanding of restoration feasibility, co-benefits and trade-offs across vegetated blue carbon ecosystems and biogenic reefs. We then examine emerging spatial planning and modelling tools, including Marxan based approaches, connectivity analyses, environmental niche and habitat suitability models, and multi-criteria GIS frameworks for identifying resilient restoration sites and prioritising interventions. A third theme explores the social, legal and governance dimensions of upscaling marine and coastal restoration, highlighting the roles of social data, participatory mapping, rights, tenure and risk allocation. Finally, we synthesise cross cutting knowledge gaps and propose a research agenda centred on system wide carbon accounting, social ecological integration, and climate-resilient restoration pathways. By consolidating multi-disciplinary evidence, this review aims to support more strategic, just and climate-smart restoration of coastal seascapes and to inform science, policy and practice at landscape and seascape scales. Keywords: Blue carbon restoration, Coastal and marine ecosystems, Marine spatial planning, Seascape ecology and connectivity, Climate change and sea-level rise, Ecosystem services and co-benefits, Nature-based coastal protection
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».