Nachhaltige Bewirtschaftung natürlicher Ressourcen: Erfolgsfaktoren in komplexen sozial-ökologischen Systemen
Gespeichert in:
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Format: | Buch |
Sprache: | German |
Veröffentlicht: |
Berlin
Springer Spektrum
[2018]
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Beschreibung: | XI, 287 Seiten Illustrationen, Diagramme 23.5 cm x 15.5 cm |
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A Einleitung.1
1 Die Bedeutung natürlicher Ressourcen.1
1.1 Nachhaltigkeitsprobleme der untersuchten Ressourcen.2
1.2 Komplexität sozialökologischer Systeme.4
2 Fragestellung, Hindernisse und Ziele.6
2.1 Nutzen und Ziel.6
2.2 Forschungslücken und Hindernisse.8
2.3 Arbeitshypothesen.13
B Stand der Forschung.15
1 Grundlegende biologische Kooperationsmechanismen.16
1.1 Tragik der Allmende bei verschiedenen Arten.22
1.2 Möglichkeiten zur Verhinderung von Ressourcenübernutzung. . 24
2 Einflussfaktoren in spieltheoretischen Verhaltensexperimenten.25
2.1 Weitere Einflussfaktoren auf Kooperation.29
2.2 Interkulturelle Vergleiche.31
2.3 Fazit und Zusammenfassung des Stands der Forschung
zu Verhaltensexperimenten.32
2.4 Feldexperimente.36
3 Allmendegüter {common-pool resources).38
3.1 Definition und Charakterisierung der Allmendeproblematik.38
3.2 Darstellung der Allmendeproblemstruktur anhand
von Beispielen. 43
4 Sozial-ökologische Systeme.45
4.1 Prinzipielle Möglichkeiten der Bewirtschaftung
von Allmendegütern.45
4.2 Der Ansatz von Elinor Ostrom.47
4.2.1, Definitionen und Begriffsklärungen.48
4.2.2 Zusammenhang der verschiedenen Analyserahmen
(frameworks). 50
4.3 Bezug der Analyse zu verwandten Strömungen.56
4.4 Weitere Ansätze zur Analyse von SES.58
vn
VII! Inhaltsverzeichnis
4.4.1 Widerstandsfähigkeit sozial-ökologischer Systeme.58
4.4.2 (Adaptives) Ko-Management sozial-ökologischer
Systeme.60
5 Potenzielle Erfolgsfaktoren nachhaltiger Bewirtschaftung
sozial-ökologischer Systeme.63
5.1 Konstruktionsprinzipien.64
5.2 Überblick über Faktorenkataloge.66
5.2.1 Faktorenkatalog 1 (Synthese von Erfolgsfaktoren).66
5.2.2 Faktorenkatalog 2 (Fischerei in Asien).68
5.2.3 Faktorenkatalog 3 (Metaanalyse zur
Waldbewirtschaftung, weltweit).69
5.2.4 Faktorenkatalog 4 (kleinteilige Waldbewirtschaftung
in Deutschland).71
5.2.5 Faktorenkatalog 5 (Metaanalyse lokaler
Gemeinschaften, weltweit). 72
5.2.6 Faktorenkatalog 6 (Bewässerungssysteme in Indien).74
5.2.7 Faktorenkatalog 7 (Metaanalyse zur Fischerei,
weltweit).75
5.2.8 Faktorenkatalog 8 (Fischerei in Kenia, Tansania,
Madagaskar, Indonesien und Papua-Neuguinea).76
5.2.9 Faktorenkatalog 9 (Naturschutzprojekte, weltweit).77
5.2.10 Faktorenkatalog 10 (Synthese von Erfolgsfaktoren,
SES-Rahmenmodell).78
5.3 Fazit für sozial-ökologische Systeme.80
C Daten.83
1 CPR-Datenbank.84
2 NIIS-Datenbank.86
3 IFRI-Datenbank. 87
4 Vergleichbarkeit der Datenbanken.88
5 Datenaufbereitung.91
5.1 Überprüfung der Rohdaten.91
5.1.1 Überprüfung der Korrektheit der Daten -
Arbeitsschritt 1: Datenerfassung.92
5.1.2 Überprüfung der Korrektheit der Daten -
Arbeitsschritt 2: Dateneingabe.93
5.1.3 Überprüfung der Korrektheit der Daten -
Arbeitsschritt 3: Datenbanken.93
5.1.4 Überprüfung der Korrektheit der Daten -
Technische Umsetzung.94
5.2 Selektion der Daten.95
5.2.1 Selektion der Daten - Arbeitsschritt 1: Auswahl.96
5.2.2 Selektion der Daten - Technische Umsetzung.96
5.3 Umkodierung der Variablen. 96
5.3.1 Umkodierung der Variablen - Arbeitsschritt 1:
Transformation.97
Inhaltsverzeichnis lx
5.3.2 Umkodierung der Variablen - Arbeitsschritt 2:
Aggregation.97
5.3.3 Umkodierung der Variablen - Arbeitsschritt 3:
Textvariablen.100
5.3.4 Umkodierung der Variablen - Arbeitsschritt 4:
Mehrfachverwendung.100
5.3.5 Umkodierung der Variablen - Arbeitsschritt 5:
Umgang mit fehlenden Werten.101
5.3.6 Umkodierung der Variablen - Technische
Umsetzung.101
5.4 Gewichtung der Variablen und Indikatoren.102
5.4.1 Gewichtung der Variablen und Indikatoren -
Arbeitsschritt 1: Variablengewichtung.103
5.4.2 Gewichtung der Variablen und Indikatoren -
Arbeitsschritt 2: Indikatorengewichtung.103
5.4.3 Gewichtung der Variablen und Indikatoren -
Arbeitsschritt 3: Auswahl der 3 am höchsten
gewichteten Variablen.104
5.4.4 Gewichtung der Variablen und Indikatoren -
Technische Umsetzung.105
5.5 Aufteilung der Datensätze in Trainings- und Testsets.106
5.5.1 Aufteilung der Datensätze — Arbeitsschritt 1:
Aufteilung.106
5.5.2 Aufteilung der Datensätze - Technische Umsetzung . 108
5.6 Aufbereitung der Analyseergebnisse.108
5.7 Zusammenfassung der verwendeten Methodik und Daten.108
D Methodik.111
1 Statistische Analysemethoden.111
1.1 Multivariate lineare Regressionen.111
1.2 Entscheidungs Wälder.112
1.3 Künstliche neuronale Netzwerke.115
1.3.1 Aufbau.116
1.3.2 Lernen und Generalisieren.119
1.3.3 Design.120
1.3.4 Extraktion der Faktorenbedeutung.124
2 Operationalisierung der Erfolgsfaktoren über die Entwicklung
eines Indikatorensystems.125
2.1 Notwendigkeit der Verwendung eines Indikatorensystems.125
2.2 Herleifüng, Entwicklung und Validierung.126
2.3 Übersicht über die verwendeten Indikatoren.132
2.4 Zuordnung der Variablen zu den Indikatoren und Faktoren.137
2.5 Indikatoren für die abhängige Variable ökologischer Erfolg.141
2.6 Operationalisierung des ökologischen Erfolgs.143
X Inhaltsverzeichnis
E Ergebnisse und Diskussion.147
1 Synthese der Erfolgsfaktoren. .148
1.1 Begründung der Wahl der Faktoren.148
1.2 Darstellung des umfassenden Katalogs.149
1.3 Darstellung des Minimalkatalogs. 150
1.4 Ausschluss von Faktoren. 152
1.5 Definition und Diskussion der Relevanz der Erfolgsfaktoren. 154
1.5.1 Ressource.156
1.5.2 Ressourceneinheiten.159
1.5.3 Akteure.160
1.5.4 Regelsysteme.164
1.5.5 Externe Einflüsse. 173
2 Ergebnisse für die CPR-Daten.176
2.1 Deskriptive statistische Kennzahlen.176
2.2 Korrelationen.178
2.3 Multivariate lineare Regressionen (MLR). . 182
2.4 Entscheidungswälder.186
2.5 Neuronale Netze.189
2.6 Diskussion.192
3 Ergebnisse für die NIIS-Daten.194
3.1 Deskriptive statistische Kennzahlen.194
3.2 Korrelationen.194
3.3 Multivariate lineare Regressionen.199
3.4 Entscheidungswälder.203
3.5 Neuronale Netze.205
3.6 Diskussion. 206
4 Ergebnisse für die IFRLDaten.209
4.1 Deskriptive statistische Kennzahlen.209
4.2 Korrelationen. 211
4.3 Multivariate lineare Regressionen.214
4.4 Entscheidungswälder.218
4.5 Neuronale Netze. 220
4.6 Diskussion. 222
5 Ergebnisse für das Gesamtmodell.225
5.1 Deskriptive statistische Kennzahlen.225
5.2 Korrelationen.225
5.3 Multivariate lineare Regressionen.230
5.4 Entscheidungswälder.233
5.5 Neuronale Netze. 235
5.6 Diskussion.236
6 Robustheits- und Sensitivitätsanalysen.238
6.1 CPR.242
6.1.1 Multivariate lineare Regressionen.242
6.1.2 Entscheidungswälder. 243
6.1.3 Neuronale Netze.244
I
Inhaltsverzeichnis XI
6.2 NIIS. 245
6.2.1 Multivariate lineare Regressionen.245
6.2.2 Entscheidungswälder.246
6.2.3 Neuronale Netze.247
6.3 IFRI.248
6.3.1 Multivariate lineare Regressionen.248
6.3.2 Entscheidungswälder.249
6.3.3 Neuronale Netze.250
F Diskussion und Fazit.253
1 Gesamtabschätzung und Beschränkungen.253
2 Neue Erkenntnisse.258
3 Zusammenfassung.260
4 Ausblick.263
G Verwendete Literatur.267
Stichwortverzeichnis.283
ökologischer Systeme. An vielen natürlichen Ressourcen betreibt der Mensch Raub-
bau. Dennoch gibt es Gegenbeispiele nachhaltiger Nutzung von Gemeingütern.
Wichtige Fragen wie zum Beispiel: Was zeichnet erfolgreiche Nutzung aus? werden
in diesem Buch beantwortet. Anhand von drei der weltweit größten Datensätze zu
Fischerei-, Waldbewirtschaftungs- und Bewässerungssystemen werden Erfolgs-
faktoren empirisch untersucht und für den Leser einzeln beleuchtet.
Das Buch entwickelt über eine Bandbreite von Methoden - Regressionen, Entschei-
dungswälder und neuronale Netzwerke - prognosestarke und robuste empirisch
fundierte Modelle, um ein neues Licht auf bereits häufig untersuchte Faktoren, wie
zum Beispiel Konfliktlösungsmechanismen, zu werfen. Der Autor stellt 24 Erfolgs-
faktoren als Synthese aus seinen Modellen vor, die den ökologischen Erfolg in der
Bewirtschaftung natürlicher Ressourcen sehr gut erklären. |
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