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Enregistrement W4408529896 · doi:10.1016/j.foreco.2025.122653

Perspectives: The license to fail – Steps towards an adaptive paradigm for forest management in times of unprecedented uncertainty

2025· article· en· W4408529896 sur OpenAlexfundno aff
Simon Reinhold, Olef Koch, Andreas Schweiger, Roderich von Detten

Notice bibliographique

RevueForest Ecology and Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesamt für NaturschutzBioFuelNet Canada
Mots-clésAdaptive managementForest managementLicenseEnvironmental resource managementComputer scienceBusinessAgroforestryEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0110,071
Communication savante0,0190,035
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0160,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,252 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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