Adapting science to adaptive managers: spidergrams, belief models, and multi-agent systems modeling - INRAE - Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement Accéder directement au contenu
Autre Publication Scientifique Année : 2003

Adapting science to adaptive managers: spidergrams, belief models, and multi-agent systems modeling

Adapter la science à des gestionnaires adaptatifs : spidergrammes, modèles de croyance, et modélisation à base de système multi-agents

Résumé

Two case studies are presented in which models were used as focal tools in problems associated with common-pool resource management in developing countries. In the first case study, based in Zimbabwe, Bayesian or Belief Networks were used in a project designed to enhance the adaptive management capacity of a community in a semiarid rangeland system. In the second case study, based in Senegal, multi-agent systems models were used in the context of role plays to communicate research findings to a community, as well as to explore policies for improved management of rangelands and arable lands over which herders and farmers were in conflict. The paper provides examples of the use of computer-based modeling with stakeholders who had limited experience with computer systems and numerical analyses. The paper closes with a brief discussion of the major lessons learned from the two independent case studies. Perhaps the most important lesson was the development of a common understanding of a problem through the development of the models with key stakeholders. A second key lesson was the need for research to be adaptive if it were to benefit adaptive managers. Both case study situations required significant changes in project orientation as stakeholder needs were defined. Both case studies recognized the key role that research, and particularly the development of models, played in bringing different actors together to formulate improved management strategies or policies. Participatory engagement with stakeholders is a time-consuming and relatively costly process in which, in the case studies, most of the costs were born by the research projects themselves. We raise the concern that these activities may not be widely replicable if such costs are not reduced or borne by the stakeholders themselves.
On présente deux études de cas dans lesquelles des modèles sont utilisés en support de discussion pour des problèmes relatifs à des questions de gestion de ressources en propriété commune dans les pays en développement. Dans la première étude de cas basée au Zimbabwé, des réseaux bayésiens ou de croyance ont été utilisé pour accroître les capacités de gestion adaptative d'une communauté dans un système de prairie semi-aride. Dans la seconde étude de cas, basée au Sénégal, les systèmes multi-agents ont été utilisés en relation avec un jeu de rôles pour communiquer les résultats de la recherche à une communauté, ainsi que pour explorer des modalités de gestion des terres cultivées et de parcours sur lesquelles éleveurs et cultivateurs sont en conflit. L'article montre des exemples d'usage de modélisation avec des acteurs qui ont une expérience limité avec des ordinateurs ou de l'analyse numérique. Il finit avec une brève discussion sur les principales leçons apprises de ces deux études de cas indépendantes. Peut être que la plus importante a été le développement d'une compréhension commune d'un problème via le développement de modèles avec des acteurs. Il ressort également que les recherches doivent être adaptatives pour bénéficier à des gestionnaires. Les deux expériences mettent en évidence le rôle clé que la recherche, et particulièrement le développement de modèles, ont joué en amenant les acteurs à formuler ensemble de nouvelles stratégies de gestion. L'engagement participatif avec les acteurs prend beaucoup de temps et est coûteux. C'est à prendre en compte pour la diffusion de ces méthodes.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-02582752 , version 1 (14-05-2020)

Identifiants

Citer

T. Lynam, F. Bousquet, Christophe Le Page, P. d'Aquino, Olivier Barreteau, et al.. Adapting science to adaptive managers: spidergrams, belief models, and multi-agent systems modeling. Integrated Natural Resource Management : linking Productivity, the Environment and Development, CAMPBEL B.M., SAYER J.A., 2003, pp.157-174. ⟨hal-02582752⟩

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