Middle-range theories of land system change
Notice bibliographique
Résumé
© 2018 Elsevier Ltd Changes in land systems generate many sustainability challenges. Identifying more sustainable land-use alternatives requires solid theoretical foundations on the causes of land-use/cover changes. Land system science is a maturing field that has produced a wealth of methodological innovations and empirical observations on land-cover and land-use change, from patterns and processes to causes. We take stock of this knowledge by reviewing and synthesizing the theories that explain the causal mechanisms of land-use change, including systemic linkages between distant land-use changes, with a focus on agriculture and forestry processes. We first review theories explaining changes in land-use extent, such as agricultural expansion, deforestation, frontier development, and land abandonment, and changes in land-use intensity, such as agricultural intensification and disintensification. We then synthesize theories of higher-level land system change processes, focusing on: (i) land-use spillovers, including land sparing and rebound effects with intensification, leakage, indirect land-use change, and land-use displacement, and (ii) land-use transitions, defined as structural non-linear changes in land systems, including forest transitions. Theories focusing on the causes of land system changes span theoretically and epistemologically disparate knowledge domains and build from deductive, abductive, and inductive approaches. A grand, integrated theory of land system change remains elusive. Yet, we show that middle-range theories – defined here as contextual generalizations that describe chains of causal mechanisms explaining a well-bounded range of phenomena, as well as the conditions that trigger, enable, or prevent these causal chains –, provide a path towards generalized knowledge of land systems. This knowledge can support progress towards sustainable social-ecological systems.
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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 | 0,003 |
| 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 ».