Managing for resilience
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Early efforts in wildlife management focused on reducing population variability and maximizing yields of selected species. Later, Aldo Leopold proposed the concept of habitat management as superior to population management, and more recently, ecosystem management, whereby ecological processes are conserved or mimicked, has come into favour. Managing for resilience builds upon these roots, and focuses on maintaining key processes and relationships in social‐ecological systems so that they are robust to a great variety of external or internal perturbations at a range of ecological and social scales. Managing for resilience focuses on system‐level characteristics and processes, and the endurance of system properties in the face of social or ecological surprise. Managing for resilience consists of actively maintaining a diversity of functions and homeostatic feedbacks, steering systems away from thresholds of potential concern, increasing the ability of the system to maintain structuring processes and feedbacks under a wide range of conditions, and increasing the capacity of a system to cope with change through learning and adaptation. The critical aspect of managing for resilience, and therefore ecosystem management, is undertaking adaptive management to reduce uncertainty and actively managing to avoid thresholds in situations where maintaining resilience is desired. Managing adaptively for resilience is the approach best suited for coping with external shocks and surprises given the non‐linear complex dynamics arising from linked social‐ecological systems.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».