Acclimating to degraded environments: The social rationale for swift action on restoration
Notice bibliographique
Résumé
As environmental degradation progresses, economies and societies adapt to the loss of ecosystem services and public attention to degradation subsides. In systems experiencing such societal acclimation to degradation, net incentives for stakeholder mitigation peak during early degradation phases and subside over time. Using harmful algae blooms in western Lake Erie as a case study, we illustrate how declines in public attention and societal reliance on lake recreation (i.e., finding recreation alternatives) reduce the incentives for stakeholders to reduce pollution runoff (i.e., mitigation efforts throughout the watershed). We then analyze how acclimation can affect a broad array of conservation challenges by developing a general socio-ecological model of societal response to degradation. We find that delays in initiating stakeholder-driven mitigation efforts can exponentially prolong restoration projects. Furthermore, when alleviating intense degradation relies upon voluntary commitments by many individuals, windows of opportunity for mitigation can be very limited because feedback loops of societal adaptation doom late restoration efforts to failure and lock human-environment systems into degraded states. These windows of opportunity can be particularly narrow when a) stakeholder mitigation requires supportive public opinion or b) even modestly valuable alternative services are available in degraded ecosystems. In such cases, maintaining undegraded human-environment regimes may hinge on quickly initiating stakeholder mitigation movements and allocating limited government conservation funds soon after degradation begins instead of spreading mitigation efforts out over decades. Such initiatives, regardless of whether acclimation is slow or rapid in a given system, also greatly accelerate the pace of environmental restoration. Significance Statement As societies acclimate to degraded environments, mitigation efforts that hinge on action by many stakeholders can erode. Developing a socio-ecological model of acclimation, we reveal how social and environmental processes intertwine to create alternative stable socio-ecological regimes, with either: 1) undegraded ecosystem states sustained by widespread mitigation adoption, or 2) degraded states where societies neither maintain nor continue relying on traditional, local ecosystem services. This dynamic places a premium on prompt mitigation efforts, which may face narrow opportunity windows to get started and avert degraded regimes in systems that rely on stakeholder-driven mitigation. Moreover, in any system requiring stakeholder action, societal acclimation will increase the importance of early action because decaying mitigation incentives exponentially lengthen restoration efforts.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,030 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».