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Enregistrement W2598023682

Reducing Uncertainties in Managing in British Columbia Waters: Applying an Adaptive Management Mindset on the South, Central and North Coasts

2016· article· en· W2598023682 sur OpenAlexaboutno aff
Erica Olson, Carol Murray, Natascia Tamburello

Notice bibliographique

RevueWestern CEDAR (Western Washington University) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindsetEnvironmental resource managementAdaptive managementGeographyOceanographyEnvironmental planningEnvironmental scienceFisheryEnvironmental protectionGeologyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

British Columbia’s vast coastline is characterized by ecologically rich, rugged, and remote regions where there are many uncertainties about the way that ecosystems function. This translates into a challenge for environmental managers, as it creates considerable uncertainty about which management actions will be most effective for achieving management goals and objectives. Adaptive management can offer a way forward by providing systematic, rigorous approach for designing and implementing management actions to maximize learning about critical uncertainties affecting decisions on environmental management policy and practice. It typically follows a six-step cycle focusing on the implementation and monitoring of management actions that are deliberately designed to reduce critical uncertainty, and adjusting management based on what is learned. In most cases, this approach relies heavily on interdisciplinary collaboration among scientists, managers, resource users, and the broader community. We showcase the application of an adaptive management mindset through three cases along the BC coast. The first is from the south coast, where stakeholders are working to assess options in the process of developing a strategic integrated management plan for Chinook salmon. The second is from the Kemano River on the central coast, where eulachon management is being informed by the evaluation of previous monitoring activities. The third is from the Skeena Estuary on the north coast, where recommendations for future data collection have been designed to address key uncertainties in the management of Pacific salmon. These stories showcase recent successes of applying an adaptive management way of thinking in the region and highlight how this approach can help to reduce critical uncertainties often cited as a barrier to the effective management of our coastal marine resources.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0280,023
Communication savante0,0180,005
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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