From Resistance to Transformation: A Generic Metric of Resilience Through Viability
Notice bibliographique
Résumé
In the last two decades resilience has emerged as a promising concept that can help societies and more generally social‐ecological systems become less vulnerable to shocks and stressors. As such it has been adopted by a large number of disciplines—from psychology, physics, and ecology to disaster risk reduction, climate change adaption, and humanitarian and food security interventions. However, although numerous definitions or measures of resilience have been proposed, those were mainly discipline centered and, as such, failed to provide an adequate overarching framework. This paper explores the question of the formalization and measurement of resilience, with the objective to develop a generic metric that applies across the disciplines and to the different interpretations of resilience. Building on the definitions found in the literature, a continuum of five categories of resilience responses is identified: (i) resistance, (ii) coping strategies, (iii) adaptation, (iv) adaptive preference, and (v) transformation. Those categories are then reframed into a generic metric, using viability analysis—a mathematical formalism which builds on dynamic systems and control theory. Theoretical and empirical analyses are then conducted, looking in particular at how inertia and costs associated with the types of responses influence the level of resilience. To illustrate this new metric, we draw on two models widely discussed in the resilience literature: the exploitation of renewable resources and the case of lake eutrophication. Both theoretical and numerical analyses demonstrate the relevance of the typology as a generic framework for resilience but also highlight transformation as a particular case of resilience response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».