Engaging Multiple Disciplines in Ecosystem Services Research and Assessment
Notice bibliographique
Résumé
We thank Orenstein for discussing our recent article in BioScience ( Raymond et al. 2013 ). His central argument is that social scientists need to be better engaged in ES assessment if the concept is to be mainstreamed into policy and practice. We agree. Along those lines, we called for a deliberative approach to ecosystem management that actively engages multiple stakeholder groups in meaningful dialogues in order to understand the ways that people relate to nature before adopting a specific metaphor a priori to portray human—environment interactions. Such a deliberative approach requires an interdisciplinary approach to ES assessment. Our article, which was the result of a workshop that invited a broad suite of social scientists (many new to the concept of ecosystem services) to think seriously about what their disciplines and methods could offer to the study of cultural values and social change in ecosystem services. Furthermore, many of the authors of this article are trained in the social sciences. We therefore extend Orenstein's argument in that social and natural scientists of all stripes have an important role in navigating the policy process, in providing relevant social and ecological data for policymakers, for the communication of results, and for stakeholder integration.
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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 | 0,130 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,028 |
| Communication savante | 0,018 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».