How spatial feedbacks between institutional and ecological patterns drive landscape dynamics in peri-urban commons
Notice bibliographique
Résumé
Rapid urbanization is a critical landscape transition that impacts biodiversity, ecosystem goods and services, and social sustainability. Urbanizing locations may follow different ecological trajectories, with very different consequences for future inhabitants. Ostrom’s design principles assert that effective land governance (that maintains biodiversity and ecosystem services) requires congruence between rules and local social-ecological conditions. However, little is known about how to achieve such congruence in peri-urban systems, partly because local landscape conditions are constantly changing. We used dynamic simulation models to address this gap, testing how spatially explicit feedbacks between ecological patterns and land governance might influence landscape dynamics. We captured the feedbacks by testing the outcomes of decisions made at two different spatial extents, regional (100 km²) and local (4 km²), for two different levels of landscape heterogeneity. Our approach extends and operationalizes Ostrom’s design principle by explicitly defining the term “local” as relative rather than fixed; that is, as a spatial extent of decision-making based on an administrative hierarchy. We found that the rate of urbanization was higher for high heterogeneity landscapes than low heterogeneity landscapes. Further, the urbanization trend differed significantly between the regional and local scales for both high and low heterogeneity landscapes. The analysis shows how spatial mismatches between land governance and spatial processes can arise and explores their consequences for ecosystems in landscapes that are in transition from rural to urban.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».