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J-GLOBAL ID:202002280993606027   整理番号:20A1051186

適応管理における反射学習:オーストラリア,Murray Darling盆地における環境水管理の事例研究【JST・京大機械翻訳】

Reflexive learning in adaptive management: A case study of environmental water management in the Murray Darling Basin, Australia
著者 (3件):
資料名:
巻: 36  号:ページ: 681-694  発行年: 2020年 
JST資料番号: T0364A  ISSN: 1535-1459  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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適応管理は,それらが管理していることについての不確実性と複雑さにもかかわらず,それらの行動の影響について,人間のための構造化されたアプローチである。それは,実験,レビュー,および合成の慎重なサイクルを通して学習している。しかしながら,学習のプロセスとそれらが資源管理目標達成にどのように関連するかを理解することは,その幼児期にある。フレーム知識が適応管理の有効性に重要であるという仮定,価値,および行動を同定し,批判的に調べることの過程を反映する。それは,仮定,価値,および行動を調べるので,利害関係者間の適応フィードバックを含む。適応管理は,トレードオフに関する意思決定のためのシステムを提供するため,環境フローに適用されてきた。Murray Darling Basin(MDB)において,オーストラリア,適応管理を計画のサイクルとして適用し,関係者間の短期と長期の学習により容易にした。多重レベルのガバナンスにわたる単一,二重,三重ループ学習の統合としての適応管理の代替概念化を示した。これは,反射学習の適応フィードバックをマップするためにMDBにおける環境流れに適用される。最低レベルのガバナンス(水資源計画地域)において,目標は,3~6年毎にレビューされている流動生態学応答に関連する潜在的概念の閾値として評価されている。第2レベルのガバナンス(Basin-state)では,水管理目標が重要な目標である。6~10年ごとにレビューし,再調査した。最も高いレベルのガバナンス(MDB)は,8~15年にわたるレビューと再調査を伴う政策目標に関係している。反射学習を発生させるフィードバックは複雑であり,単一,二重,および三重ループ学習のモードを通して移動するためのコミットメントを必要とする。環境水の効果的な適応管理は,学習のモード,ガバナンスのレベル,および社会-生態系の構成要素を通して,情報フローのマトリックス内で自分自身を現場で行う必要があり,そこでは,反射学習が管理目標の達成を駆動する。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
河川調査・計画  ,  水利用,その他 

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