Disastrous consequences: shortcomings of resiliency strategies for coping with accelerating environmental change
Notice bibliographique
Résumé
Natural disasters driven by climate change have increased in frequency, intensity, and scale. The consequences of these disasters include the loss of human lives, property damage, increased economic costs, and decreased ability to respond effectively to both abrupt and more gradual disasters. Government responses to such disasters are often based on a desire to rapidly recover to normal, which is understandable, but is difficult in the Anthropocene because of rapidly changing social-ecological baselines that exceed the limits of adaptation and mitigation. Here we identify pitfalls of a narrow and singular focus on resiliency. Resiliency focuses on efficient and rapid recovery, which is laudable, but assumes linear responses, absence of tipping points, a single scale of cause and effect, and an implicit assumption of stationarity. In contrast, we highlight the importance of social-ecological resilience, which includes resiliency but also accounts for multiple spatial and temporal scales, cross-scale effects, and most importantly, the possibility of alternative system configurations (or regimes) separated by tipping points. Social-ecological resilience provides a more comprehensive and realistic framing, and therefore the ability to persist with change, prepare for, and perform adaptation and transformation of social-ecological systems. Accounting for social-ecological resilience is essential for governance of coupled systems of humans and nature as we collectively face a future in the Anthropocene that will contain more surprising and unpredictable events propelled by global change including climate change.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».