Quantifying ecological and social drivers of ecological surprise
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A key challenge facing ecologists and ecosystem managers is understanding what drives unexpected shifts in ecosystems and limits the effectiveness of human interventions. Research that integrates and analyses data from natural and social systems can provide important insight for unravelling the complexity of these dynamics. It is, therefore, a critical step towards the development of evidence‐based, whole‐system management approaches. To examine our ability to influence ecosystems that are behaving in unexpected ways, we explore three prominent cases of “ecological surprise.” We captured the social‐ecological systems (SES) using key variables and interactions from Ostrom’s SES framework, which integrates broader ecosystem processes (e.g. climate, connectivity), management variables (e.g. quotas, restrictions, monitoring), resource use behaviours (e.g. harvesting) and the resource unit (e.g. trees, fish, clean water) being managed. Structural equation modelling revealed that management interventions often influenced resource use behaviours (e.g. rules and limits strongly affected harvest or pollution), but they did not have a significant effect on the abundance of the managed resource. Instead, most resource variability was related to ecological processes and feedbacks operating at broader spatial or temporal scales than management interventions, which locked the resource system into the degraded state. Synthesis and applications . Mismatch between the influence of management systems and ecosystem processes can limit the effectiveness of human interventions during periods of ecological surprise. Management strategies should shift from a conventional focus on removal or addition of a single resource towards solutions that influence the broader ecosystem. Operationalizing Ostrom’s framework to quantitatively analyse social‐ecological systems using structural equation models shows promise for testing solutions to navigate these events.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».