A resilience sensing system for the biosphere
Notice bibliographique
Résumé
We are in a climate and ecological emergency, where climate change and direct anthropogenic interference with the biosphere are risking abrupt and/or irreversible changes that threaten our life-support systems. Efforts are underway to increase the resilience of some ecosystems that are under threat, yet collective awareness and action are modest at best. Here, we highlight the potential for a biosphere resilience sensing system to make it easier to see where things are going wrong, and to see whether deliberate efforts to make things better are working. We focus on global resilience sensing of the terrestrial biosphere at high spatial and temporal resolution through satellite remote sensing, utilizing the generic mathematical behaviour of complex systems-loss of resilience corresponds to slower recovery from perturbations, gain of resilience equates to faster recovery. We consider what subset of biosphere resilience remote sensing can monitor, critically reviewing existing studies. Then we present illustrative, global results for vegetation resilience and trends in resilience over the last 20 years, from both satellite data and model simulations. We close by discussing how resilience sensing nested across global, biome-ecoregion, and local ecosystem scales could aid management and governance at these different scales, and identify priorities for further work. This article is part of the theme issue 'Ecological complexity and the biosphere: the next 30 years'.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».