論文の概要: Leveraging traditional ecological knowledge in ecosystem restoration
projects utilizing machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12387v3
- Date: Tue, 15 Sep 2020 15:05:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-13 05:00:29.088444
- Title: Leveraging traditional ecological knowledge in ecosystem restoration
projects utilizing machine learning
- Title（参考訳）: 機械学習を活用した生態系修復プロジェクトにおける伝統的な生態知識の活用
- Authors: Bogdana Rakova and Alexander Winter
- Abstract要約: 生態系修復プロジェクトの段階におけるコミュニティの関与は、コミュニティの健康改善に寄与する可能性がある。
適応的でスケーラブルなプラクティスは、エコシステム的なML修復プロジェクトのすべての段階において、学際的なコラボレーションを動機付けることができることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ecosystem restoration has been recognized to be critical to achieving
accelerating progress on all of the United Nations' Sustainable Development
Goals. Decision makers, policymakers, data scientists, earth scientists, and
other scholars working on these projects could positively benefit from the
explicit consideration and inclusion of diverse perspectives. Community
engagement throughout the stages of ecosystem restoration projects could
contribute to improved community well-being, the conservation of biodiversity,
ecosystem functions, and the resilience of socio-ecological systems. Conceptual
frameworks are needed for the meaningful integration of traditional ecological
knowledge of indigenous peoples and local communities with data science and
machine learning work practices. Adaptive frameworks would consider and address
the needs and challenges of local communities and geographic locations by
improving community and inter-agent communication around restoration and
conservation projects and by making relevant real-time data accessible. In this
paper, we provide a brief analysis of existing Machine Learning (ML)
applications for forest ecosystem restoration projects. We go on to question if
their inherent limitations may prevent them from being able to adequately
address socio-cultural aspects of the well-being of all involved stakeholders.
Bias and unintended consequences pose significant risks of downstream negative
implications of ML-based solutions. We suggest that adaptive and scalable
practices could incentivize interdisciplinary collaboration during all stages
of ecosystemic ML restoration projects and align incentives between human and
algorithmic actors. Furthermore, framing ML projects as open and reiterative
processes can facilitate access on various levels and create incentives that
lead to catalytic cooperation in the scaling of restoration efforts.
- Abstract（参考訳）: 生態系の回復は、国連の持続可能な開発目標の全てにおいて、加速的な進歩を達成するために重要であると認識されている。
意思決定者、政策立案者、データサイエンティスト、地球科学者、そしてこれらのプロジェクトに取り組んでいる他の学者は、明示的な考察と多様な視点の包含の恩恵を受けるかもしれない。
生態系修復プロジェクトにおけるコミュニティの関与は、地域社会の健全性の向上、生物多様性の保全、生態系機能、社会生態システムのレジリエンスに寄与する可能性がある。
概念的フレームワークは、先住民や地域社会の伝統的な生態学的知識とデータサイエンスと機械学習の実践を有意義に統合するために必要である。
適応的なフレームワークは、地域社会と地理的な場所のニーズと課題を考察し、修復・保全プロジェクトに関するコミュニティとエージェント間のコミュニケーションを改善し、関連するリアルタイムデータをアクセス可能にする。
本稿では,森林生態系修復プロジェクトにおける既存の機械学習(ml)アプリケーションの簡単な分析を行う。
我々は、それらの固有の制限が、関与するすべての利害関係者の幸福の社会文化的側面を適切に扱うことができないかどうか疑問に思う。
バイアスと意図しない結果は、MLベースのソリューションの下流のネガティブな影響の重大なリスクを引き起こす。
適応的かつスケーラブルなプラクティスは,エコシステム型ml修復プロジェクトのすべての段階において学際的なコラボレーションをインセンティブにし,人間とアルゴリズムのアクタ間のインセンティブを調整できることを示唆する。
さらに、オープンかつ反復的なプロセスとしてMLプロジェクトをフレーミングすることで、さまざまなレベルへのアクセスを容易にし、修復作業のスケーリングにおいて触媒協力につながるインセンティブを生み出すことができる。
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