Building on Lessons From Landscape-Level Integrated Assessment to Inform Key Elements in ILM
Notice bibliographique
Résumé
Integrated landscape management (ILM) is gaining increasing attention among Canadian practitioners for its capabilities to address environmental, social and economic goals simultaneously, while promoting sustainable development. ILM is relatively new in the family of integrated assessment (IA) approaches. This paper focuses on the lessons learned from the longer history of IA and its spatially explicit applications to inform current applications of ILM in Canada. We specifically focus on the role of spatially explicit information in addressing critical issues already flagged by ILM practitioners. In particular, we focus on challenges in defining roles and benefits of participation, linking environmental and social issues in integrated models and, testing and presenting uncertainties in the integrated models. We illustrate how some of these challenges were addressed using case studies from Canada, the United States and Europe. The experiences from these studies show that using GIS and other geospatial information tools can be effectively integrated into IA to enhance the relevance of IA for decision-making and to assist with participatory engagement activities by introducing new ways to explore and present choices and options to practitioners. The use of geospatial tools also enable integrated modelling to occur at spatially disaggregated levels, which increases the context under which external influences may be considered. Despite these benefits, current applications of these tools tend to be limited to technical representation of system conditions and the visualization of biophysical processes. A deficiency of socio-economic indicators and change information, including policy and management actions and impacts, means that outcomes from these tools currently have limited relevance for policy-makers.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».