Integrated modeling of nature’s role in human well-being: A research agenda
Notice bibliographique
Résumé
• Integrated models can assess effects of ecosystem services on the global economy. • Insights from integrated models can improve management for sustainable development. • To be most useful, models need to link ecological impacts and human well-being. • Key advances include better incorporation of equity and social-ecological feedbacks. Integrated assessment models that incorporate biodiversity and ecosystem services could be an important tool for improving our understanding of interconnected social-economic-ecological systems, and for analyzing how policy alternatives can shift future trajectories towards more sustainable development. Despite recent scientific and technological advances, key gaps remain in the scientific community’s ability to deliver information to decision-makers at the pace and scale needed to address sustainability challenges. We identify five research frontiers for integrated social-economic-ecological modeling (primarily focused on terrestrial systems) to incorporate biodiversity and ecosystem services: 1) downscaling impacts of direct and indirect drivers on ecosystems; 2) incorporating feedbacks in ecosystems; 3) linking ecological impacts to human well-being, 4) disaggregating outcomes for distributional equity considerations, and 5) incorporating dynamic feedbacks of ecosystem services on the social-economic system. We discuss progress and challenges along each of these five frontiers and the science-policy linkages needed to move new research and information into action.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».