Exploring “big picture” scenarios for resilience in social–ecological systems: transdisciplinary cross-impact balances modeling in the Red River Basin
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Notice bibliographique
Résumé
Climate change is increasing the frequency and the severity of extreme events in river basins around the world. Efforts to build resilience to these impacts are complicated by the social-ecological interactions, cross-scale feedbacks, and diverse actor interests that influence the dynamics of change in social-ecological systems (SESs). In this study, we aimed to explore big-picture scenarios of a river basin under climate change by characterizing future change as emergent from interactions between diverse efforts to build resilience and a complex, cross-scale SES. To do so, we facilitated a transdisciplinary scenario modeling process structured by the cross-impact balances (CIB) method, a semi-quantitative method that applies systems theory to generate internally consistent narrative scenarios from a network of interacting drivers of change. Thus, we also aimed to explore the potential for the CIB method to surface diverse perspectives and drivers of change in SESs. We situated this process in the Red River Basin, a transboundary basin shared by the United States and Canada where significant natural climatic variability is worsened by climate change. The process generated 15 interacting drivers ranging from agricultural markets to ecological integrity, generating eight consistent scenarios that are robust to model uncertainty. The scenario analysis and the debrief workshop reveal important insights, including the transformative changes required to achieve desirable outcomes and the cornerstone role of Indigenous water rights. In sum, our analysis surfaced significant complexities surrounding efforts to build resilience and affirmed the potential for the CIB method to generate unique insights about the trajectory of SESs. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s11625-023-01308-1.
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Prédiction distillée sur la base complète
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle