Adaptive Management and Climate Change Adaptation: Two Mutually Beneficial Areas of Practice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Adaptive management (AM) is a rigorous approach to implementing, monitoring, and evaluating actions, so as to learn and adjust those actions. Existing AM projects are at risk from climate change, and current AM guidance does not provide adequate methods to deal with this risk. Climate change adaptation (CCA) is an approach to plan and implement actions to reduce risks from climate variability and climate change, and to exploit beneficial opportunities. AM projects could be made more resilient to extreme climate events by applying the principles and procedures of CCA. To test this idea, we analyze the effects of extreme climatic events on five existing AM projects focused on ecosystem restoration and species recovery, in the Russian, Trinity, Okanagan, Platte, and Missouri River Basins. We examine these five case studies together to generate insights on how integrating CCA principles and practices into their design and implementation could improve their sustainability, despite significant technical and institutional challenges, particularly at larger scales. Although climate change brings substantial risks to AM projects, it may also provide opportunities, including creating new habitats, increasing the ability to quickly test flow‐habitat hypotheses, stimulating improvements in watershed management and water conservation, expanding the use of real‐time tools for flow management, and catalyzing creative application of CCA principles and procedures.
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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 | 0,068 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,076 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».