Iterative scenarios for social-ecological systems
Notice bibliographique
Résumé
Managing social-ecological systems toward desirable regimes requires learning about the system being managed while preparing for many possible futures. Adaptive management (AM) and scenario planning (SP) are two systems management approaches that separately use learning to reduce uncertainties and employ planning to manage irreducible uncertainties, respectively. However, each of these approaches have limitations that confound management of social-ecological systems. Here, we introduce iterative scenarios (IS), a systems management approach that is a hybrid of the scopes and relationships to uncertainty and controllability of AM and SP that combines the "iterativeness" of AM and futures planning of SP. Iterative scenarios is appropriate for situations with high uncertainty about whether a management action will lead to intended outcomes, the desired benefits are numerous and cross-scale, and it is difficult to account for the social implications around the natural resource management options. The value of iterative scenarios is demonstrated by applying the approach to green infrastructure futures for a neighborhood in the city of Cleveland, Ohio, U.S., that had experienced long-term, systemic disinvestment. The Cleveland green infrastructure project was particularly well suited to the IS approach given that learning about environmental factors was necessary and achievable, but what would be socially desirable and possible was unknown. However, iterative scenarios is appropriate for many social-ecological systems where uncertainty is high as IS accommodates real-world complexity faced by management.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».