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Enregistrement W4389150406 · doi:10.1080/26395916.2023.2281483

Substitutability of natural and human capitals: lessons from a simple exploratory model

2023· article· en· W4389150406 sur OpenAlexafffund
Jesse T. Rieb, Brian E. Robinson, Elena M. Bennett

Notice bibliographique

RevueEcosystems and People · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill UniversityDartmouth College
Mots-clésNatural capitalHuman capitalNatural (archaeology)Function (biology)Ecosystem servicesEnvironmental resource managementTerm (time)Ecosystem managementBusinessEconomicsEcosystemNatural resource economicsEnvironmental economicsEcologyGeographyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most ecosystem services (ES) are co-produced, to varying degrees, by interactions between people and ecosystems. Although ES research has tended to emphasize the role of ecosystems, or natural capital, in ES provision, the need for a deeper understanding of the role of human-derived capitals, like technology, labour, and management, is increasingly being recognized. Understanding the capacity for, and limitations of, human-derived capitals to enhance or substitute for natural capital is important for environmental decision-making, especially for decisions about when to promote conservation of natural capital to provide ecosystem services and when to employ technological alternatives. From the perspective of long-term sustainable ecosystem management, such decisions are further complicated by dynamics and interactions between different types of capital. We created a simple simulation model to compare how different assumptions around the temporal dynamics and interactions between natural and human-derived capitals affect long-term outcomes of different management choices on ES provision. We found that the extent to which different capitals are substitutable in the long-term depends on how individual capitals change over time and how different capitals interact with each other, and that replicating the near-term function of natural capital does not necessarily mean human-derived capitals are a viable long-term substitute. With an understanding of the dynamics and interactions of natural and human-derived capitals, it is possible to determine general long-term ES management strategies that are more likely to produce the desired benefits.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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