Convergence of socio-ecological dynamics in disparate ecological systems under strong coupling to human social systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is widely recognized that coupled socio-ecological dynamics can be qualitatively different from the dynamics of social or ecological systems in isolation from one another. The influence of the type of ecological dynamics on the dynamics of the larger socio-ecological system is less well studied, however. Here, we carry out such a comparison using a mathematical model of a common pool resource problem. A population must make decisions about harvesting a renewable resource. Individuals may either be cooperators, who harvest at a sustainable level, or defectors, who over-harvest. Cooperators punish defectors through social ostracism. Individuals can switch strategies according the costs and benefits of harvesting and the strength of social ostracism. These mechanisms are represented by a differential equation for social dynamics which is coupled to three different types of resource dynamics: logistic growth, constant inflow, and threshold growth. We find that when human influence is sufficiently weak, the form of natural dynamics leaves a strong imprint on the socio-ecological dynamics, and human social dynamics are qualitatively very different from natural dynamics. However, stronger human influence introduces a broad intermediate parameter regime where dynamical patterns converge to a common type: the three types of ecological systems exhibit similar dynamics, but also, social and ecological dynamics strongly mirror one another. This is a consequence of stronger coupling and is reminiscent of synchrony from other fields, such as the classic problem of coupled oscillators in physics. Socio-ecological convergence has implications for how we understand and manage complex socio-ecological systems. In an era of growing human influence on ecological systems, further empirical and theoretical work is required to determine whether socio-ecological convergence is present in real systems.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».