Disentangling ‘ecosystem services’ and ‘nature’s contributions to people’
Notice bibliographique
Résumé
People depend on functioning ecosystems, which provide benefits that support human existence and wellbeing. The relationship between people and nature has been experienced and conceptualized in multiple ways. Recently, ecosystem services (ES) concepts have permeated science, government policies, multi-national environmental agreements, and science–policy interfaces. In 2017, the Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (IPBES) introduced a new and closely related concept – Nature’s Contributions to People (NCP). The introduction of NCP has sparked some lively discussion and confusion about the distinguishing characteristics between ES and NCP. In order to clarify their conceptual relation, we identify eleven specific claims about novel elements from the latest NCP literature and analyze how far ES research has already contributed to these corresponding conceptual claims in the existing ES literature. We find a mixed-picture, where on six specific conceptual claims (culture, social sciences and humanities, indigenous and local knowledge, negative contributions of nature, generalizing perspective, non-instrumental values and valuation) NCP does not differ greatly from past ES research, but we also find five conceptual claims (diverse worldviews, context-specific perspective, relational values, fuzzy and fluid reporting categories and groups, inclusive language and framing) where NCP provides novel conceptualizations of people and nature relations.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,028 |
| Communication savante | 0,009 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».