INTEGRATING ADAPTIVE LEARNING INTO ADAPTIVE WATER RESOURCES MANAGEMENT
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive water resources management recognizes the centrality of learning to its effective implementation.However, the literature on learning in Adaptive Management (AM) is disjointed and lacks rigorous treatment.The purpose of this paper is to clarify how learning associated with AM is distinctive and to explain the importance of successfully integrating it into policy design.Because adaptive learning holds a unique position within the adaptive management and assessment process, it should serve as the basis for a systematic redesign of water policy processes.Adaptive environmental assessment and management processes, which highlight the role of adaptive learning, are built upon in this paper.For the purpose of this paper, adaptive learning is defined as "an ongoing process of inquiry that incorporates new knowledge with the aim to continually improve management policies".In order for adaptive learning to live with and profit from nature's dynamism, it is argued that it must be problem-centered, decision relevant, reflective, and inherently transformative.When this kind of learning becomes a fully integrated component of AM, water resource institutions have a greater likelihood of maturing into actual "learning systems".The specific objectives of this paper are to: 1) redefine what adaptive learning is, 2) explain how this particular type of learning is distinctive and 3) outline the role of adaptive learning in policy formation.Regarding policy design, the paramount issue is determining how to respond to the speed, scale, and complexity of the planetary challenges.This paper draws on a number of related areas of research to present propositions for increasing the adaptive capacity of water organizations.These research topics include: demonstrating how adaptive learning should be integrated into policy design; establishing new standards of practice that are based on adaptive learning rather than achieving 'optimal' end-game solutions; using the breakthrough views in order to transform learning into effective action; framing management problems in non-reductionist ways so that nature may serve as an ally and pilot; using shadow networks to inspire innovation, encourage institutional learning, and improve governance rules; and creating a new social reality that is more future-responsive to problems and more hospitable to new ways of thinking about water management.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».