Principles for managing marine ecosystems prone to tipping points
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As climatic changes and human uses intensify, resource managers and other decision makers are taking actions to either avoid or respond to ecosystem tipping points, or dramatic shifts in structure and function that are often costly and hard to reverse. Evidence indicates that explicitly addressing tipping points leads to improved management outcomes. Drawing on theory and examples from marine systems, we distill a set of seven principles to guide effective management in ecosystems with tipping points, derived from the best available science. These principles are based on observations that tipping points (1) are possible everywhere, (2) are associated with intense and/or multifaceted human use, (3) may be preceded by changes in early‐warning indicators, (4) may redistribute benefits among stakeholders, (5) affect the relative costs of action and inaction, (6) suggest biologically informed management targets, and (7) often require an adaptive response to monitoring. We suggest that early action to preserve system resilience is likely more practical, affordable, and effective than late action to halt or reverse a tipping point. We articulate a conceptual approach to management focused on linking management targets to thresholds, tracking early‐warning signals of ecosystem instability, and stepping up investment in monitoring and mitigation as the likelihood of dramatic ecosystem change increases. This approach can simplify and economize management by allowing decision makers to capitalize on the increasing value of precise information about threshold relationships when a system is closer to tipping or by ensuring that restoration effort is sufficient to tip a system into the desired regime.
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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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».