Paleo-data is policy relevant: How do we better incorporate it in policy and decision making?
Notice bibliographique
Résumé
The relatively recent acceleration of human activities that adversely impact Earth's systems has led to an increasingly urgent impetus to understand, mitigate, and adapt to these impacts. However, comprehension of natural systems, and fluctuations in their state, requires long-term data to capture the magnitude and direction of changes in these systems over very long time frames (decades to millennia). The current reliance on short instrumental or monitoring time series, that span only the last century or less, is simply inadequate to sustainably manage natural systems. Despite this growing need for long-term information and the abundance of paleo-data available, there has been little effort or success in incorporating paleo-science into policy and decision making. We use examples to demonstrate how paleo-data provides important insights into problems from three different domains: forest management and restoration, water resource management and wetland ecosystem management. We discuss a process through which opportunities to better utilise paleo-data by policy decision makers to achieve better policy outcomes can be identified. This involves first acknowledging the very different characteristics of paleo-scientists and policy makers, followed by recognition of the constraints, or barriers to the uptake of paleo-science information. These barriers exist as much for scientists as for policy makers. Identification of barriers enables opportunities for enhanced collaboration to improve the use of paleo-data for policy and decision making to be identified. Fundamentally, much greater interaction between paleo-scientists and policy makers is required to promote better science translation, data availability as well as to promote scientific literacy in government and industry, and policy literacy in the paleo-science community. Processes such as co-design are one way to achieve these aims, but require adequate resourcing, time and the collective will to collaborate. • Paleo-data provides a range of insights into long-term environmental change. • We identify barriers & opportunities to better assimilate paleo-insights into policy. • Communication between policy practitioners and paleo-scientists is a key challenge.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».