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Enregistrement W3216157563 · doi:10.1093/biosci/biab067

Navigating Ecological Transformation: Resist–Accept–Direct as a Path to a New Resource Management Paradigm

2021· article· en· W3216157563 sur OpenAlexaff
Gregor W. Schuurman, David N. Cole, Amanda E. Cravens, Scott Covington, Shelley D. Crausbay, Cat Hawkins Hoffman, David Lawrence, Dawn R. Magness, John M. Morton, Elizabeth A. Nelson, Robin O’Malley

Notice bibliographique

RevueBioScience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensParks Canada
Organismes subventionnairesSouth Central Climate Adaptation Science CenterThe Wildlife Society
Mots-clésContext (archaeology)Natural resourceNatural resource managementResource (disambiguation)Ecosystem managementParadigm shiftFace (sociological concept)Resource management (computing)Natural (archaeology)Environmental resource managementBusinessKnowledge managementComputer scienceManagement scienceEcologyEcosystemSociologyGeographyEconomicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Natural resource managers worldwide face a growing challenge: Intensifying global change increasingly propels ecosystems toward irreversible ecological transformations. This nonstationarity challenges traditional conservation goals and human well-being. It also confounds a longstanding management paradigm that assumes a future that reflects the past. As once-familiar ecological conditions disappear, managers need a new approach to guide decision-making. The resist–accept–direct (RAD) framework, designed for and by managers, identifies the options managers have for responding and helps them make informed, purposeful, and strategic choices in this context. Moving beyond the diversity and complexity of myriad emerging frameworks, RAD is a simple, flexible, decision-making tool that encompasses the entire decision space for stewarding transforming ecosystems. Through shared application of a common approach, the RAD framework can help the wider natural resource management and research community build the robust, shared habits of mind necessary for a new, twenty-first-century natural resource management paradigm.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,069
Communication savante0,0210,024
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0090,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,251 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations235
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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