Conceptual Framework for Collaboratively Managing Coupled Human and Natural Systems under Climate Change Uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
<p class="1Body">A collaborative decision making (CDM) framework is developed for managing coupled human and natural systems (CHANS) over time when managers are uncertain about one or more drivers of system behavior. The framework incorporates six elements: (1) framing the problem; (2) selecting management objectives; (3) choosing scenarios for future changes in one or more drivers of system behavior; (4) formulating alternative management actions; (5) estimating the values of management objectives and determining their compliance with maximum or minimum acceptable levels; and (6) determining preferred management actions for each driver scenario and time period. Application of the framework is illustrated for a hypothetical case study that determines preferred management actions over time for a highway corridor through a hypothetical national park based on four management objectives: minimizing soil erosion and vegetative losses along hiking trails in the highway corridor; and minimizing traffic congestion on the highway and visitor congestion on hiking trails in the highway corridor. Uncertainty about future visitor use of the highway corridor is taken into account by specifying low, medium, and high visitor use scenarios for the corridor. Preferred management actions for each visitor use scenario within time periods are determined using the fuzzy Technique for Order Preference by Similarity of Ideal Solution to rank management actions for each visitor use scenario. The preferred management action across visitor use scenarios for each time period is determined by applying the minimax regret criterion to maximum loss indices for the preferred management actions for visitor use scenarios.</p>
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».