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Enregistrement W3206628275 · doi:10.1007/s11625-021-01048-0

A framework for assessing coupling and de-coupling trajectories in river social-ecological systems

2021· article· en· W3206628275 sur OpenAlexaff
Cristina Quintas‐Soriano, Jodi Brandt, Colden V. Baxter, Elena M. Bennett, Juan M. Requena‐Mullor, Antonio Arjona Castro

Notice bibliographique

RevueSustainability Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesOffice of Experimental Program to Stimulate Competitive ResearchUniversidad de AlmeríaIdaho State UniversityNational Science Foundation
Mots-clésCoupling (piping)Ecological systems theoryEcologyTrajectoryComputer sciencePhysicsBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The degree of coupling between the social and ecological components of social-ecological systems is seen as fundamental to understanding their functioning, interactions and trajectories. Yet, there is limited work about how to empirically understand the degree of coupling between social and ecological systems, nor the processes by which the degree of coupling could change over time. Here, we introduce a conceptual framework for characterizing trajectories over time of coupling and de-coupling in social-ecological river systems. We analyze two conceptual scenarios describing coupling and de-coupling trajectories in a social-ecological system and define a series of key concepts for understanding social-ecological system trajectories. We tested these coupling and de-coupling trajectories theory by linking these concepts to empirical case examples of two river social-ecological systems in the western United States. Finally, we propose a quantitative approach with the potential for evaluating the level of social-ecological coupling and de-coupling trajectories in other SES contexts. This paper represents an advancing on the identification of specific actions that explain current SES trajectories and immediate actions to reinforce or shift the trajectory.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0110,007
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations36
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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