Learning in Adaptive Management: Insights from Published Practice
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive management is often advocated as a solution to understanding and managing complexity in social-ecological systems. Given the centrality of learning in adaptive management, it remains unclear how learning in adaptive management is understood to occur, who learns, what they learn about, and how they learn. We conducted a systematic review using the Thomson Reuters Web of Science, and searched specifically for examples of the practical implementation of adaptive management between 2011 and 2013, i.e., excluding articles that suggested frameworks, models, or recommendations for future action. This provided a subset of 22 papers that were analyzed using five elements: the aims of adaptive management as stated in each paper; the reported achievements of adaptive management; what was learned; who learned; and how they learned. Our results indicate that, although most published adaptive management initiatives aimed at improvements in biological conservation or ecosystem management, scholars of adaptive management tend to report on learning more about governance and about learning, than about ecosystems or biological conservation. Whereas almost all the papers (91%) listed improvements in biological conservation and ecosystem management as aims, 59% reported these as achievements. Whereas only 27% listed improved governance as an aim, 73% mentioned this as an achievement. Conservation scientists and academics reporting on adaptive management tend to learn among themselves, and very seldom (18%) with external stakeholders. Adaptive ecosystem management is dominated by direct assessment and single-loop learning aimed at improving existing practices (86%), with about 50% engaged in double-loop learning and a similar number in deutero-learning (learning about learning). Some adaptive managers (36%) combined double-and single-loop learning and the majority of these (6/8) reported on conservation achievements. A possible explanation for these findings is that adaptive management is an evolutionary process and in most instances is still in an early pioneering stage, possibly held back by participants' capacity for learning. The constraint of learning capacity may also explain why so few adaptive management initiatives reported on learning with societal stakeholders.
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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 ».