Building bridges between natural and social science disciplines: a standardized methodology to combine data on ecosystem quality trends
Creators
-
Isabel Richter1, 2
-
Bethany R. Roberts3
-
Sévrine F. Sailley4
-
Emma Sullivan4
- Victoria Cheung1
-
Jacqualyn Eales3
-
Matt Fortnam3
-
Jean Beth Jontila5
-
Carya Maharja6
- T. H. Hanh Nguyen7
-
Sabine Pahl1, 8
-
Radisti A. Praptiwi6, 9
- Jito Sugardjito6
- Joel Sumeldan5
-
Wan Mohd Syazwan10, 9
-
Amy Yee‐Hui Then11
-
Melanie C. Austen1
- 1. University of Plymouth
- 2. Norwegian University of Science and Technology
- 3. University of Exeter
- 4. Plymouth Marine Laboratory
- 5. Western Philippines University
- 6. Nasional University
- 7. Hanoi National University of Education
- 8. University of Vienna
- 9. Universitas Esa Unggul
- 10. Universiti Putra Malaysia
- 11. University of Malaya
Description
Despite a growing interest in interdisciplinary research, systematic ways of how to integrate data from different disciplines are still scarce. We argue that successful resource management relies on two key data sources: natural science data, which represents ecosystem structure and processes, and social science data, which describes people's perceptions and understanding. Both are vital, mutually complementing information sources that can underpin the development of feasible and effective policies and management interventions. To harvest the added value of combined knowledge, a uniform scaling system is needed. In this paper, we propose a standardized methodology to connect and explore different types of quantitative data from the natural and social sciences reflecting temporal trends in ecosystem quality. We demonstrate this methodology with different types of data such as fisheries stocks and mangrove cover on the one hand and community's perceptions on the other. The example data are collected from three United Nations Educational Scientific and Cultural Organization (UNESCO) Biosphere reserves and one marine park in Southeast Asia. To easily identify patterns of convergence or divergence among the datasets, we propose heat maps using colour codes and icons for language- and education-independent understandability. Finally, we discuss the limitations as well as potential implications for resource management and the accompanying communication strategies. This article is part of the theme issue 'Nurturing resilient marine ecosystems'.
Translated Descriptions
Translated Description (Arabic)
على الرغم من الاهتمام المتزايد بالبحوث متعددة التخصصات، لا تزال الطرق المنهجية لكيفية دمج البيانات من مختلف التخصصات نادرة. ونجادل بأن الإدارة الناجحة للموارد تعتمد على مصدرين رئيسيين للبيانات: بيانات العلوم الطبيعية، التي تمثل هيكل النظام البيئي وعملياته، وبيانات العلوم الاجتماعية، التي تصف تصورات الناس وفهمهم. وكلاهما من مصادر المعلومات الحيوية والمتكاملة التي يمكن أن تدعم وضع سياسات وتدخلات إدارية مجدية وفعالة. ولحصد القيمة المضافة للمعرفة المجمعة، هناك حاجة إلى نظام قياس موحد. في هذه الورقة، نقترح منهجية موحدة لربط واستكشاف أنواع مختلفة من البيانات الكمية من العلوم الطبيعية والاجتماعية التي تعكس الاتجاهات الزمنية في جودة النظام البيئي. نعرض هذه المنهجية بأنواع مختلفة من البيانات مثل أرصدة مصايد الأسماك وغطاء المنغروف من ناحية وتصورات المجتمع من ناحية أخرى. تم جمع بيانات المثال من ثلاث محميات للمحيط الحيوي تابعة لمنظمة الأمم المتحدة للتربية والعلم والثقافة (اليونسكو) ومنتزه بحري واحد في جنوب شرق آسيا. لتحديد أنماط التقارب أو الاختلاف بين مجموعات البيانات بسهولة، نقترح خرائط حرارية باستخدام رموز الألوان والرموز لفهم اللغة والتعليم المستقل. أخيرًا، نناقش القيود وكذلك الآثار المحتملة على إدارة الموارد واستراتيجيات الاتصال المصاحبة. هذه المقالة جزء من موضوع "رعاية النظم الإيكولوجية البحرية المرنة".Translated Description (French)
Malgré un intérêt croissant pour la recherche interdisciplinaire, les moyens systématiques d'intégrer des données provenant de différentes disciplines sont encore rares. Nous soutenons que la gestion réussie des ressources repose sur deux sources de données clés : les données des sciences naturelles, qui représentent la structure et les processus de l'écosystème, et les données des sciences sociales, qui décrivent les perceptions et la compréhension des gens. Les deux sont des sources d'information vitales et complémentaires qui peuvent étayer l'élaboration de politiques et d'interventions de gestion réalisables et efficaces. Pour récolter la valeur ajoutée des connaissances combinées, un système de mise à l'échelle uniforme est nécessaire. Dans cet article, nous proposons une méthodologie standardisée pour relier et explorer différents types de données quantitatives des sciences naturelles et sociales reflétant les tendances temporelles de la qualité des écosystèmes. Nous démontrons cette méthodologie avec différents types de données telles que les stocks halieutiques et la couverture de mangrove d'une part et les perceptions de la communauté d'autre part. Les exemples de données sont collectés à partir de trois réserves de biosphère de l'Organisation des Nations Unies pour l'éducation, la science et la culture (UNESCO) et d'un parc marin en Asie du Sud-Est. Pour identifier facilement les modèles de convergence ou de divergence entre les ensembles de données, nous proposons des cartes thermiques utilisant des codes de couleur et des icônes pour une compréhensibilité indépendante de la langue et de l'éducation. Enfin, nous discutons des limites ainsi que des implications potentielles pour la gestion des ressources et des stratégies de communication qui l'accompagnent. Cet article fait partie du thème « Nourrir les écosystèmes marins résilients ».Translated Description (Spanish)
A pesar del creciente interés en la investigación interdisciplinaria, todavía son escasas las formas sistemáticas de integrar datos de diferentes disciplinas. Argumentamos que la gestión exitosa de los recursos se basa en dos fuentes de datos clave: los datos de las ciencias naturales, que representan la estructura y los procesos de los ecosistemas, y los datos de las ciencias sociales, que describen las percepciones y la comprensión de las personas. Ambas son fuentes de información vitales que se complementan mutuamente y que pueden sustentar el desarrollo de políticas e intervenciones de gestión viables y efectivas. Para cosechar el valor añadido del conocimiento combinado, se necesita un sistema de escala uniforme. En este artículo, proponemos una metodología estandarizada para conectar y explorar diferentes tipos de datos cuantitativos de las ciencias naturales y sociales que reflejan las tendencias temporales en la calidad del ecosistema. Demostramos esta metodología con diferentes tipos de datos, como las poblaciones de peces y la cobertura de manglares, por un lado, y las percepciones de la comunidad, por otro. Los datos de ejemplo se recopilan de tres reservas de biosfera de la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO) y un parque marino en el sudeste asiático. Para identificar fácilmente patrones de convergencia o divergencia entre los conjuntos de datos, proponemos mapas de calor utilizando códigos de color e iconos para una comprensión independiente del lenguaje y la educación. Finalmente, discutimos las limitaciones, así como las posibles implicaciones para la gestión de recursos y las estrategias de comunicación que lo acompañan. Este artículo forma parte del tema «Nutrir ecosistemas marinos resilientes».Files
rstb.2021.0487.pdf.pdf
Files
(1.3 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:e3f09779ec08e574f6547e52f2364659
|
1.3 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- بناء الجسور بين تخصصات العلوم الطبيعية والاجتماعية: منهجية موحدة لدمج البيانات حول اتجاهات جودة النظام الإيكولوجي
- Translated title (French)
- Construire des ponts entre les disciplines des sciences naturelles et sociales : une méthodologie standardisée pour combiner les données sur les tendances de la qualité des écosystèmes
- Translated title (Spanish)
- Construir puentes entre las disciplinas de las ciencias naturales y sociales: una metodología estandarizada para combinar datos sobre las tendencias de calidad de los ecosistemas
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4280544448
- DOI
- 10.1098/rstb.2021.0487
References
- https://openalex.org/W1562192608
- https://openalex.org/W168237287
- https://openalex.org/W1885271357
- https://openalex.org/W1895337223
- https://openalex.org/W1960562915
- https://openalex.org/W1968579221
- https://openalex.org/W1974528326
- https://openalex.org/W1979176551
- https://openalex.org/W1982783636
- https://openalex.org/W1992577257
- https://openalex.org/W1993429053
- https://openalex.org/W1995645115
- https://openalex.org/W1998161590
- https://openalex.org/W2002289717
- https://openalex.org/W2011116739
- https://openalex.org/W2013045877
- https://openalex.org/W2022222654
- https://openalex.org/W2025231217
- https://openalex.org/W2025419334
- https://openalex.org/W2026628775
- https://openalex.org/W2028492869
- https://openalex.org/W2034849322
- https://openalex.org/W2050722411
- https://openalex.org/W2051194391
- https://openalex.org/W2056562436
- https://openalex.org/W2056832069
- https://openalex.org/W2060889600
- https://openalex.org/W2068226428
- https://openalex.org/W2079457898
- https://openalex.org/W2082047059
- https://openalex.org/W2093256570
- https://openalex.org/W2094785904
- https://openalex.org/W2097246583
- https://openalex.org/W2097265482
- https://openalex.org/W2108887391
- https://openalex.org/W2113771499
- https://openalex.org/W2122925767
- https://openalex.org/W2131945472
- https://openalex.org/W2133182694
- https://openalex.org/W2141810940
- https://openalex.org/W2149491702
- https://openalex.org/W2153129636
- https://openalex.org/W2153402033
- https://openalex.org/W2162480849
- https://openalex.org/W2163742334
- https://openalex.org/W2193503481
- https://openalex.org/W2214058817
- https://openalex.org/W2270845284
- https://openalex.org/W2283675648
- https://openalex.org/W2432460865
- https://openalex.org/W2589456099
- https://openalex.org/W2599455595
- https://openalex.org/W2612157793
- https://openalex.org/W2753532264
- https://openalex.org/W2762700317
- https://openalex.org/W2768991103
- https://openalex.org/W2781513943
- https://openalex.org/W2791068540
- https://openalex.org/W2896252587
- https://openalex.org/W2899458957
- https://openalex.org/W2910983006
- https://openalex.org/W2915746696
- https://openalex.org/W2921400248
- https://openalex.org/W2949526204
- https://openalex.org/W2953029132
- https://openalex.org/W2956747837
- https://openalex.org/W2967896173
- https://openalex.org/W2971339700
- https://openalex.org/W2984236828
- https://openalex.org/W2988613827
- https://openalex.org/W2992240903
- https://openalex.org/W2999751453
- https://openalex.org/W3004884843
- https://openalex.org/W3020786514
- https://openalex.org/W3041234790
- https://openalex.org/W3044421716
- https://openalex.org/W3080866673
- https://openalex.org/W3090625178
- https://openalex.org/W3108242754
- https://openalex.org/W3120461571
- https://openalex.org/W3171132770
- https://openalex.org/W3172794756
- https://openalex.org/W3176489933
- https://openalex.org/W3178046064
- https://openalex.org/W3192219407
- https://openalex.org/W3193265756
- https://openalex.org/W3200983315
- https://openalex.org/W3215833870
- https://openalex.org/W3217065211
- https://openalex.org/W3217090788
- https://openalex.org/W4233492080
- https://openalex.org/W4244725906
- https://openalex.org/W4280544448
- https://openalex.org/W4292907443