Integration of Ecosystem Services into the Assessment of Forest Landscape Restoration in Tropical Africa: An Exploratory Review
Notice bibliographique
Résumé
Forest landscape restoration (FLR) in tropical Africa seeks to improve the ability of degraded forest to provide ecosystem services (ESs) to local communities. The purpose of this study is to present ESs that are mentioned in studies on FLR and methods that best integrate the different categories of ESs that have been identified in tropical Africa. The study followed the PRISMA 2020 statement for reporting systematic reviews. Qualitative and quantitative data were analyzed using agglomerative clustering and multiple correspondence analysis (MCA). The systematic literature review analyzes modalities of ES integration through various studies on FLR in tropical Africa. In most cases, only three of the four ES categories are mentioned, namely provisioning, regulating and supporting services. Primary production is the ES category most frequently mentioned in tropical Africa. In this region, various methods are used to restore forest landscapes (reforestation, savannah protection, agroforestry). This review shows a strong link between ESs, the ES categories, use values and methods of FLR. Therefore, integration of ESs in FLR can contribute to the understanding of how FLR impacts biodiversity, climate change mitigation. improvement of human well-being, etc.
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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) | 0,000 | 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 ».