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Enregistrement W1960819853 · doi:10.1080/14634988.2013.763011

Perspectives on an ecosystem approach to ecogenic challenges in the Great Laurentian Basin and beyond

2013· article· en· W1960819853 sur OpenAlexaff
Henry A. Regier

Notice bibliographique

RevueAquatic Ecosystem Health & Management · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMichigan State UniversityUniversity of MichiganUniversity of ChicagoUniversity of TasmaniaGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésSustainabilityHistorical ecologyValue (mathematics)Environmental ethicsParallelsEcosystem servicesFishingSituatedGeographyReductionismEnvironmental resource managementEcologyEcosystemPolitical scienceEngineeringLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the past three centuries in North America, the science and practice of fisheries emerged pragmatically based on experiences of Native Peoples and on practices imported by invading Europeans. Achieving sustainability of high-value harvests became progressively more difficult with expansion of harvesting to low value fish and intensification of other cultural stresses that undercut natural production of the valued species. The history of fisheries has parallels in trapping, forestry, agriculture and other features of ‘development’ including disposal of wastes of all kinds. Further, adverse consequences of ‘conventional progress’ in one sector spilled over to undercut benefits in others. Features of an heuristic mindscape termed ‘ecogeny’, within which to address sustainability in evolving natural/cultural complexes, may be as old as human history. An ecogenic mindscape subsumes implicitly-shared conceptual and practical traditions in ecology, economics, ekistics, ecosophy and other eco-studies. Here ‘eco’ refers to a natural/cultural complex as a holonistic reality, both part and whole. Experimentation, reductionist analyses and quantitative models play important, but not sufficient, roles in this evolving understanding. Here I have situated my personal account, some eight decades long, within this emerging ecogenic mindscape as focused initially on fish and fisheries in the Laurentian Great Lakes Basin. Our lives are complex happenings, with events that cannot be forced into a linear spatio-temporal narrative. With many others, I participated in collaborative networks that addressed major issues in trans-cultural/trans-jurisdictional settings, each at several nested levels of ecogenic organization from local to global: identifying and correcting bad fishing and environmental practices to achieve sustainable high-value fisheries; diagnosing causes of observed degradation of aquatic ecosystems in order to suppress harmful, interacting stresses and achieve rehabilitation; strengthening earlier collaborative governance traditions among fishers and regulators; and assessing likely effects of climate warming on cold-blooded fish in their warming and otherwise stressed habitats. Large culturally-modified natural processes (sun, wind, rain) generate vast amounts of valued goods; but other culturally-modified natural processes (fire, flood, drought) also generate vast harm. Any manifestation of such goods and harms transcends the spatial boundaries of any particular private property or governmental jurisdiction. With just governance of good and/or bad ecogenic realities, both altruistic and selfish commitments need to be exercised fairly. Our networks’ policy goals were ecosystem integrity, sustainable use, just governance and caring stewardship, again at spatial levels of ecogenic organization from local to global. With ethical discourse, we engaged in adaptive co-management initiatives with iterative participation by scientific researchers, experts in computing, traditional knowledge stewards, resource harvesters, environmental users, governmental administrators, informed activists and econumenistic care-givers. Done carefully and transparently, this pragmatic kind of collaborative ‘science’ provides reliable insight that is relatively impervious to pseudo-scientific attacks from deniers promoting contrary agendas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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