Holistic management approach for social-ecological systems in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Social-ecological systems (SESs) in Iran face escalating challenges and pressures due to a multitude of environmental and social factors, such as global warming, population growth, and unsustainable resources management practices. This paper presents a comprehensive review of the historical context and evolution of SESs in Iran and examines the current challenges and pressures confronting these systems. The methods utilized include literature review, case studies, framework development, analysis and synthesis, comparative analysis, integration of feedback, and Driver–Pressure–State–Impact–Response (DPSIR) framework analysis. We also discuss opportunities for enhancing resilience and sustainability in the country’s SESs, including case studies of successful management approaches. This analysis highlights the urgent need for integrated and interdisciplinary approaches to manage SES in Iran, including with community engagement and inclusive participation. Our findings develop and recommend a holistic management approach that can effectively respond to changing social and ecological conditions over time. The suggested holistic management approach involves various processes and aspects, such as stakeholder engagement, baseline data collection and monitoring, scenario planning, adaptive management strategies, and evaluation. Overall, this paper provides a valuable resource for different stakeholders, especially researchers and policymakers interested in the management of SESs in Iran and offers insights to other neighboring nations encountering similar challenges in their SESs.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».