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Enregistrement W3090324369 · doi:10.1002/fee.2264

Panarchy: opportunities and challenges for ecosystem management

2020· review· en· W3090324369 sur OpenAlexaff
Ahjond S. Garmestani, Dirac Twidwell, David G. Angeler, Shana M. Sundstrom, Chris Barichievy, Brian C. Chaffin, Tarsha Eason, N Graham, Dean Granholm, Lance Gunderson, Melinda G. Knutson, Kirsty L. Nash, R. John Nelson, Magnus Nyström, Trisha Spanbauer, Craig A. Stow, Craig R. Allen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and the Environment · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnthropoceneDominance (genetics)Environmental resource managementResilience (materials science)Psychological resilienceEcosystemEcosystem servicesEcosystem managementEnvironmental planningEcologyGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Addressing unexpected events and uncertainty represents one of the grand challenges of the Anthropocene, yet ecosystem management is constrained by existing policy and laws that were not formulated to deal with today's accelerating rates of environmental change. In many cases, managing for simple regulatory standards has resulted in adverse outcomes, necessitating innovative approaches for dealing with complex social-ecological problems. We highlight a project in the US Great Plains where panarchy - a conceptual framework that emerged from resilience - was implemented at project onset to address the continued inability to halt large-scale transition from grass-to-tree dominance in central North America. We review how panarchy was applied, the initial outcomes and evidence for policy reform, and the opportunities and challenges for which it could serve as a useful model to contrast with traditional ecosystem management approaches.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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