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Enregistrement W2745527384 · doi:10.1079/9781780648330.0009

The development of resilience thinking.

2017· book-chapter· en· W2745527384 sur OpenAlexaff
Marta Berbés‐Blázquez, D. Scott

Notice bibliographique

RevueCABI eBooks · 2017
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResilience (materials science)HeuristicsSocio-ecological systemTourismSection (typography)SociologyManagement scienceEpistemologyProcess managementPolitical scienceComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter offers an overview of the evolution of resilience thinking, from a descriptive concept in ecology to a boundary concept and approach that fosters interdisciplinary research of social-ecological systems. The first section begins with a review of the evolving conceptualizations of resilience, distinguishing between those definitions that emphasize a systems understanding and the more recent definitions of resilience that emerge from its application in specific contexts. Given the breadth of definitions and their evolving nature, the chapter synthesizes some common framings that underpin resilience research and defines three key heuristics that have served to shape resilience thought, that is, the adaptive cycle, panarchy and regime shifts. From the theoretical constructs the second section moves to a discussion of the application of resilience, including adaptive environmental management and co-management, before highlighting seven principles for building resilience in social-ecological systems that may be transferable to tourism. The chapter ends with a discussion of some of the limitations and criticisms of resilience thinking that need to be considered as resilience is adopted for tourism research and practice.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,020
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations27
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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