A multi-realm perspective on applying potential tipping points to environmental decision-making
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystems experiencing pressures are at risk of rapidly transitioning (“tipping”) from one state to another. Identifying and managing these so-called tipping points continue to be a challenge in marine, freshwater, and terrestrial ecosystems, particularly when multiple potentially interacting drivers are present. Knowledge of tipping points, the mechanisms that cause them, and their implications for management practices are evolving, but often in isolation within specific ecological realms. Here, we summarize current knowledge of tipping points in marine, freshwater, and terrestrial realms and provide a multi-realm perspective of the challenges and opportunities for applying this knowledge to ecosystem management. We brought together conservation practitioners and global experts in marine, freshwater, and terrestrial tipping points and identified seven challenges that environmental policymakers and managers contend with including (1) predictability, (2) spatiotemporal scales, (3) interactions, (4) reversibility, (5) socio-ecological context, (6) complexity and heterogeneity, and (7) selecting appropriate action. We highlight opportunities for cross-scalar and cross-realm knowledge production and provide recommendations for enabling the management of tipping points. Although knowledge of tipping points is imperfect, we stress the need to continue working toward incorporating tipping points perspectives in environmental management across all realms.
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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 | 0,019 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,034 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».