Natural resource management confronts the growing scale and severity of ecosystem responses to drought and wildfire
Notice bibliographique
Résumé
Intensification of drought and wildfire associated with climate change has triggered widespread ecosystem stress and transformation. Natural resource managers are on the frontline of these changes, yet their perspectives on whether management actions match the scale and align with the severity of ecosystem responses to improve outcomes are not well understood. To provide new insight, a new conceptual framework that linked scale and severity was tested by conducting interviews and surveys of staff associated with natural resource management on the Colorado Plateau in the southwestern United States (U.S.), which contains the highest concentration of public lands in the contiguous U.S. Results indicate that drought was experienced more frequently than wildfire, and both stressors were happening at large scales and moderate to abrupt timeframes with a high degree of impact to ecosystems. Ecosystem responses were perceived to increase in severity under future climate change with limited capacity to recover, and a majority of resource managers expressed that they had low control to shape these trajectories. Although management strategies to address drought and wildfire were well recognized, adaptation-specific actions remained unclear or had limited financial and staffing resources to support implementation. Additional effort could help close a growing misalignment between management actions and natural resource responses, including effective science communication, refined information tailored to meet adaptation goals at management-relevant spatiotemporal scales, and opportunities for adaptive management that can proactively address intensification of drought and wildfire.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».