Measuring the degree of ‘fit’ within social-ecological systems to support local decision-making: The case of flood-risk in Truro, Nova Scotia
Bibliographic record
Abstract
L'étude de l'adéquation socio-écologique (ASE) est une approche prometteuse pour la gouvernance des écosystèmes. Dans le contexte des changements climatiques, où les conséquences sociales aussi bien qu'écologiques des décisions doivent être prises en compte, la méthodologie ascendante et inclusive prônée par l'étude de l’ASE est des plus adéquate. Toutefois, la compréhension de l’ASE est limitée par (1) une terminologie décousue dans la littérature, et (2) un manque de méthodes quantitatives d'évaluation de son efficacité à aider le processus de prise de décision. Pour combler ces lacunes, nous avons (1) effectué une analyse complète de la littérature existante et (2) adapté une méthode statistique bayésienne pour évaluer quantitativement l'efficacité de l’ASE. Nous avons constaté que l’ASE englobe un large éventail de types d'adéquation, et que tous les types ne sont pas appropriés ou applicables à toutes les questions socio-écologiques. Nous avons également constaté que les méthodes bayésiennes peuvent être utilisées avec succès pour évaluer quantitativement l’ASE, et nous suggérons qu’elles représentent une méthode financièrement accessible à l'échelle locale. À la lumière de ces résultats, nous décrivons comment appliquer l'étude de l’ASE au processus décisionnel et discutons des avenues de recherches pour le futur
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".