Resilience implications of policy responses to climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article examines whether some response strategies to climate variability and change have the potential to undermine long‐term resilience of social–ecological systems. We define the parameters of a resilience approach, suggesting that resilience is characterized by the ability to absorb perturbations without changing overall system function, the ability to adapt within the resources of the system itself, and the ability to learn, innovate, and change. We evaluate nine current regional climate change policy responses and examine governance, sensitivity to feedbacks, and problem framing to evaluate impacts on characteristics of a resilient system. We find that some responses, such as the increase in harvest rates to deal with pine beetle infestations in Canada and expansion of biofuels globally, have the potential to undermine long‐term resilience of resource systems. Other responses, such as decentralized water planning in Brazil and tropical storm disaster management in Caribbean islands, have the potential to increase long‐term resilience. We argue that there are multiple sources of resilience in most systems and hence policy should identify such sources and strengthen capacities to adapt and learn. WIREs Clim Change 2011 2 757–766 DOI: 10.1002/wcc.133 This article is categorized under: Vulnerability and Adaptation to Climate Change > Learning from Cases and Analogies
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».