Adaptive capacity: from assessment to action in coastal social-ecological systems
Notice bibliographique
Résumé
Because of the complexity and speed of environmental, climatic, and socio-political change in coastal marine social-ecological systems, there is significant academic and applied interest in assessing and fostering the adaptive capacity of coastal communities. Adaptive capacity refers to the latent ability of a system to respond proactively and positively to stressors or opportunities. A variety of qualitative, quantitative, and participatory approaches have been developed and applied to understand and assess adaptive capacity, each with different benefits, drawbacks, insights, and implications. Drawing on case studies of coastal communities from around the globe, we describe and compare 11 approaches that are often used to study adaptive capacity of social and ecological systems in the face of social, environmental, and climatic change. We synthesize lessons from a series of case studies to present important considerations to frame research and to choose an assessment approach, key challenges to analyze adaptive capacity in linked social-ecological systems, and good practices to link results to action to foster adaptive capacity. We suggest that more attention be given to integrated social-ecological assessments and that greater effort be placed on evaluation and monitoring of adaptive capacity over time and across scales. Overall, although sustainability science holds a promise of providing solutions to real world problems, we found that too few assessments seem to lead to tangible outcomes or actions to foster adaptive capacity in social-ecological systems.
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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 | 0,033 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,043 |
| Communication savante | 0,013 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».