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Enregistrement W4406194362 · doi:10.1098/rstb.2023.0213

Intertwined people–nature relations are central to nature-based adaptation to climate change

2025· article· en· W4406194362 sur OpenAlexaff
Bruno Locatelli, Sandra Lavorel, Matthew J. Colloff, Émilie Crouzat, Enora Bruley, Giacomo Fedele, Adrienne Grêt‐Regamey, Tobías Plieninger, Erik Andersson, Mick Abbott, James Butler, Tahia Devisscher, Houria Djoudi, Titouan Dubo, Alberto González‐García, Paulina G. Karim, Claudia Múnera‐Roldán, Margot Neyret, Fabien Quétier, Nicolas Salliou, Gretchen Walters

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSingapore University of Technology and DesignNational Research FoundationNational University of SingaporeEidgenössische Technische Hochschule ZürichSvenska Forskningsrådet FormasAgence Nationale de la RechercheDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversité Grenoble AlpesBranco Weiss Fellowship – Society in ScienceBiodiversa+European CommissionNanyang Technological University
Mots-clésAdaptation (eye)Ecological systems theoryArchetypeEcologySocial relationProcess (computing)SociologyEnvironmental resource managementPsychologySocial scienceComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adaptation to climate change is a social-ecological process: it is not solely a result of natural processes or human decisions but emerges from multiple relations within social systems, within ecological systems and between them. We propose a novel analytical framework to evaluate social-ecological relations in nature-based adaptation, encompassing social (people-people), ecological (nature-nature) and social-ecological (people-nature) relations. Applying this framework to 25 case studies, we analyse the associations among these relations and identify archetypes of social-ecological adaptation. Our findings revealed that adaptation actions with more people-nature relations mobilize more social and ecological relations. We identified four archetypes, with distinct modes of adaptation along a gradient of people-nature interaction scores, summarized as: (i) nature control; (ii) biodiversity-based; (iii) ecosystem services-based; and (iv) integrated approaches. This study contributes to a nuanced understanding of nature-based adaptation, highlighting the importance of integrating diverse relations across social and ecological systems. Our findings offer valuable insights for informing the design and implementation of adaptation strategies and policies.This article is part of the discussion meeting issue 'Bending the curve towards nature recovery: building on Georgina Mace's legacy for a biodiverse future'.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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