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Enregistrement W2334736836 · doi:10.5751/es-07175-200124

Operationalizing the integrated landscape approach in practice

2015· article· en· W2334736836 sur OpenAlexvenueno aff
Olivia E. Freeman, Lalisa Duguma, Peter A. Minang

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationTransdisciplinaritySustainabilityProcess (computing)Landscape planningManagement scienceLandscape epidemiologyLandscape ecologyComputer scienceEnvironmental resource managementLandscape assessmentLandscape designSociologyEnvironmental planningGeographyEcologyEngineeringEpistemologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The terms "landscape" and "landscape approach" have been increasingly applied within the international environmental realm, with many international organizations and nongovernmental organizations using landscapes as an area of focus for addressing multiple objectives, usually related to both environmental and social goals.However, despite a wealth of literature on landscapes and landscape approaches, ideas relating to landscape approaches are diverse and often vague, resulting in ambiguous use of the terms.Our aim, therefore, was to examine some of the main characteristics of different landscape approaches, focusing on how these might be applied in the process of taking a landscape approach.Drawing on a review of the literature, we identify and discuss three different kinds of landscape approaches: using the landscape scale, a sectoral landscape approach, and an integrated landscape approach.Focusing on an integrated landscape approach, we examine five concepts to help characterize landscape approaches: multifunctionality, transdisciplinarity, participation, complexity, and sustainability.For each term, a continuum of application exists.To help improve and move the integrated landscape approach more toward operationalization, more focus needs to be placed on the process of taking the approach.Although the process can be implemented in a range of ways, in a more integrated approach it will require explicitly defined objectives as well as a clear understanding of what is meant by multifunctionality and sustainability.It will also require collaborative participation, transdisciplinarity/cross-sectoral approaches, managing for adaptive capacity, and applying an iterative process to address the inherent complexity within the system.Although these concepts are not new, we present continuums on which they can exist, allowing for clarification and distinctions to be made regarding what it means to take a landscape approach.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0040,036
Communication savante0,0180,022
Science ouverte0,0030,015
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations184
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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