Building ecosystem resilience for climate change adaptation in the Asian highlands
Notice bibliographique
Résumé
The Asian Highlands, the vast mountainous area from Pakistan to China including the Hindu‐Kush Himalaya and Tibetan Plateau, have considerable global importance; they are the source of most of the major rivers of Asia, which sustain billions of downstream dwellers, are part of four Global Biodiversity Hotspots, and support rich cultural diversity. However, climate warming in the Himalaya–Tibetan Plateau has been greater than two times the global average, and regional climate appears to be shifting with potential to trigger large‐scale ecosystem regime shifts (‘landscape traps’). A host of other drivers—urbanization/infrastructure development, land‐use/agricultural practices, upstream/downstream water management and ongoing nation‐state security conflicts—interact with climate signals to produce complex changes across ecological and social systems. In response, highlands people are evolving hybrid forms of adaptive capacity where ‘bottom‐up’ behaviors are mixing with ‘top‐down’ state and market policies. To increase ecosystem and livelihood resilience to future change, there is a need to link upstream and downstream conservation action with local climate adaptation. While the key problem is that institutional and government capacity for coordination is low, we present four general strategies to move forward: application of cross‐sector coordinated planning, strategic integration of science‐based conservation with developing local‐level hybrid knowledge, recognition of the critical role of governance in support of change, and increased emphasis on environmental security. We discuss these strategies for each driver of change in the region. WIREs Clim Change 2014, 5:709–718. doi: 10.1002/wcc.302 This article is categorized under: Climate, Ecology, and Conservation > Conservation Strategies Climate and Development > Social Justice and the Politics of Development
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».