Policy strategies to address sustainability of Alaskan boreal forests in response to a directionally changing climate
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».