Resilience and tipping points in social-ecological systems of the southwestern Amazon: a participatory systems analysis
Notice bibliographique
Résumé
Recent reports warn of the imminent surpassing of a tipping point that will transform the Amazon rainforest into a savannah. In the transboundary region shared by Bolivia, Brazil, and Peru (named the MAP region, an acronym for the states of Madre de Dios, Peru; Acre, Brazil; and Pando, Bolivia), this land-use conversion has been triggered by logging and farming, and recently intensified by the construction of a transcontinental highway. As economic incentives grow, so does social and environmental harm. We devised a participatory systems approach to evaluate and characterize the social-ecological system in a site in each of the three countries, and to identify the factors that may lead to the systems’ loss of resilience and eventual trespassing of tipping points. Methodologically, the approach combines stakeholder analysis, network analysis, and systems analysis, and includes transboundary research and locals’ participation as overarching premises adding plausibility and legitimacy to the findings. Results show that the three country-sites, despite their similarities, have evolved divergently into archetypal social-ecological systems, each confronting specific challenges, i.e., in Bolivia, dependence on the volatile commodity Brazil nut, and unstable politics, has weakened a previously stable and functional institutional landscape. In Brazil, the conversion of forests into pastures for cattle ranching remains the major peril, fueled by a steady market demand and, regardless of the party in power, insufficient restraining measures. In Peru, economic diversification has increased the system’s resilience as a whole, however authorities struggle to exert control over the economic activities, some of which are illegal.
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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 | 0,016 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».