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Enregistrement W2082254083 · doi:10.1073/pnas.0606955103

Policy strategies to address sustainability of Alaskan boreal forests in response to a directionally changing climate

2006· article· en· W2082254083 sur OpenAlexaff
F. Stuart Chapin, Amy Lauren Lovecraft, Erika S. Zavaleta, Joanna L. Nelson, Martin D. Robards, Gary P. Kofinas, Sarah F. Trainor, Garry Peterson, Henry P. Huntington, Rosamond L. Naylor

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityClimate changeEnvironmental resource managementContext (archaeology)Global warmingAdaptive capacityEcological forecastingVulnerability (computing)Human systems engineeringPsychological resilienceEcologyEnvironmental planningGeographyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human activities are altering many factors that determine the fundamental properties of ecological and social systems. Is sustainability a realistic goal in a world in which many key process controls are directionally changing? To address this issue, we integrate several disparate sources of theory to address sustainability in directionally changing social-ecological systems, apply this framework to climate-warming impacts in Interior Alaska, and describe a suite of policy strategies that emerge from these analyses. Climate warming in Interior Alaska has profoundly affected factors that influence landscape processes (climate regulation and disturbance spread) and natural hazards, but has only indirectly influenced ecosystem goods such as food, water, and wood that receive most management attention. Warming has reduced cultural services provided by ecosystems, leading to some of the few institutional responses that directly address the causes of climate warming, e.g., indigenous initiatives to the Arctic Council. Four broad policy strategies emerge: (i) enhancing human adaptability through learning and innovation in the context of changes occurring at multiple scales; (ii) increasing resilience by strengthening negative (stabilizing) feedbacks that buffer the system from change and increasing options for adaptation through biological, cultural, and economic diversity; (iii) reducing vulnerability by strengthening institutions that link the high-latitude impacts of climate warming to their low-latitude causes; and (iv) facilitating transformation to new, potentially more beneficial states by taking advantage of opportunities created by crisis. Each strategy provides societal benefits, and we suggest that all of them be pursued simultaneously.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations176
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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