Enhancing the Ostrom social-ecological system framework through formalization
Notice bibliographique
Résumé
Frameworks play an important role in analyzing social-ecological systems (SESs) because they provide shared concepts and variables that enable comparison between and accumulation of knowledge across multiple cases. One prominent SES framework focusing on local resource use has been developed by Elinor Ostrom and her colleagues. This framework is an extensive multi-tier collection of concepts and variables that have demonstrated relevance for explaining outcomes in a large number of case studies in the context of fishery, water, and forestry common-pool resources. The further development of this framework has raised a number of issues related to the formal relationships between the large number of concepts and variables involved. In particular, issues related to criteria for ordering the concepts into tiers, adding new concepts, defining outcomes metrics, and representing dynamics in the framework have been identified. We address these issues by applying methods from research fields that study formal relationships between concepts such as domain-specific languages, knowledge representation, and software engineering. We find that SES frameworks could include the following seven formal components: variables, concepts, attribution relationships, subsumption relationships, process relationships, aggregation relationships, and evaluation metrics. Applying these components to the Ostrom framework and a case study of recreational fishery, we find that they provide clear criteria for structuring concepts into tiers, defining outcome metrics, and representing dynamics. The components identified are generic, and the insights gained from this exercise may also be beneficial for the development of other SES frameworks.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».