Attending to spatial social–ecological sensitivities to improve trade‐off analysis in natural resource management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Balancing trade‐offs amongst social–ecological objectives is a central aim of natural resource management. However, objectives and resources often have spatial dimensions, which are usually ignored in trade‐off analyses. We examine how simultaneously integrating social–ecological benefits and their spatial complexities can improve trade‐off analysis. We use Pacific herring (Clupea pallasii, Clupeidae)—an ecologically important forage fish with social, cultural and economic value to communities and commercial fisheries—as a case study. By combining spatial management strategy evaluation with social benefits analysis, we illustrate when policies aimed at aggregate stocks versus spatially segregated substocks of fish fail to balance trade‐offs amongst social–ecological objectives. Spatial measures (e.g. area‐based closures) may achieve some objectives but produce alternative trade‐offs that are sensitive to assumptions about fish population dynamics and social complexities. Our analyses identify policies that are inefficient (e.g. yielding economic costs without producing social or ecological gains), highlight management strategies that generate trade‐offs and indicate when costs are distributed unequally for different user groups. We also point to strategies with outcomes that are robust to spatial uncertainties and reveal research priorities by identifying which performance metrics exhibit sensitivity to spatial ecological assumptions. Collectively, our analyses demonstrate how incorporating social objectives and spatial dynamics into management strategy evaluation can reveal trade‐offs and the implications of management decisions.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».