An overview of the science–policy interface among climate change, biodiversity, and terrestrial land use for production landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Global progress in addressing climate change through mitigation and adaptation has been slow, although policy tools are available and most countries now have some climate change policies. Climate change represents a tragedy of the commons caused by all humans, but one for which the damage is slow to accumulate and cannot be readily identified as coming from a single source. As a result, politicians are slow to act. The UNFCCC (United Nations Framework Convention on Climate Change) has had minor achievements over 21 years, although the recent mitigation decision on REDD+ (reducing emissions from forest degradation and deforestation) recognizes the roles that eliminating deforestation and forest degradation and improving agriculture can play in mitigating climate change. The Cancun Agreement also states that, for mitigation to be effective, adaptation is needed. There is a strong body of literature linking biodiversity to ecosystem resilience and goods and services. Any policies dealing with mitigation and adaptation must consider the important role of biodiversity in terrestrial system recovery and management, including forests, agro-forests, and agricultural systems. In production landscapes, policies need to consider the large landscape scale and be cross-sectoral in application, including among forest, agriculture, transportation, energy, and human health sectors. Finally, local ecological knowledge and scientific information should form the basis for such policies.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».