Integrative learning for practicing adaptive resource management
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive resource management is a learning-by-doing approach to natural resource management. Its effective practice involves the activation, completion, and regeneration of the "adaptive management cycle" while working toward achieving a flexible set of collaboratively identified objectives. This iterative process requires application of single-, double-, and triple-loop learning, to strategically modify inputs, outputs, assumptions, and hypotheses linked to improving policies, management strategies, and actions, along with transforming governance. Obtaining an appropriate balance between these three modes of learning has been difficult to achieve in practice and building capacity in this area can be achieved through an emphasis on reflexive learning, by employing adaptive feedback systems. A heuristic reflexive learning framework for adaptive resource management is presented in this manuscript. It is built on the conceptual pillars of the following: stakeholder driven adaptive feedback systems; strategic adaptive management (SAM); and hierarchy theory. The SAM Reflexive Learning Framework (SRLF) emphasizes the types, roles, and transfer of information within a reflexive learning context. Its adaptive feedback systems enhance the facilitation of single-, double-, and triple-loop learning. Focus on the reflexive learning process is further fostered by streamlining objectives within and across all governance levels; incorporating multiple interlinked adaptive management cycles; having learning as an ongoing, nested process; recognizing when and where to employ the three-modes of learning; distinguishing initiating conditions for this learning; and contemplating practitioner mandates for this learning across governance levels. The SRLF is a key enabler for implementing the "adaptive management cycle," and thereby translating the theory of adaptive resource management into practice. It promotes the heuristics of adaptive management within a cohesive framework and its deployment guides adaptive resource management within and beyond typical single-loop learning, across all governance levels.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 découle