Perspectives: The license to fail – Steps towards an adaptive paradigm for forest management in times of unprecedented uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
This article offers a new perspective on possible consequences of looking at uncertainty in forest ecosystem management as something irreducible. Management strategies suggested by forest science are often focused on minimizing uncertainty by using predictive or probabilistic models and risk management via diversification in order to enable the achievement of relatively rigid targets or desired ecosystem conditions. These approaches, however, do not fully capture the complex, dynamic nature of forest ecosystems and the challenges ecosystem managers face as societal needs and the world’s climate are changing in an unprecedented manner. The fact that a good proportion of future events is unpredictable and that forest ecosystem management has to find ways to act upon this uncertainty precisely because it is irreducible is often overlooked. The conceptual background for this publication was drawn from considerations on uncertainty and entrepreneurial action in both forest sciences and economics. Building on that, we argue that the understanding of forests as complex and adaptive socio-ecological systems has to be better represented in systematic and hierarchical structures. Central to sector-wide innovation and adaptation is a new management paradigm: A better understanding of ecosystem dynamics in real-time and a substitution of approaches that are designed to plan or steer ecosystems with experimental proceedings via trial and error. Therefore, we propose a theoretical workflow that bolsters the decisions of individual forest managers with the results of a landscape-wide experimental network. By promoting a culture of “not-knowing”, bottom-up exchange between hierarchical levels and continuous learning and experimentation, institutions can encourage individual forest managers to learn from their own management process and thus improve the way they navigate the complexities of ecosystem management in an uncertain future. • Global change amplifies irreducible uncertainty in forest management. • Recognizing uncertainty fosters shared responsibility and resilient strategies. • Experiments and improved monitoring help to understand current ecosystem dynamics. • We propose a workflow for adaptive management and structured experiments.
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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 | 0,026 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,071 |
| Communication savante | 0,019 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».