Cuando una pesquería marina en auge puede aumentar su captura de camarones y al mismo tiempo reducir la captura incidental no intencional de tortugas, ese es un ejemplo de lo que los científicos ambientales y los administradores llaman "ganar-ganar". Los modelos a menudo predicen que este resultado ideal es alcanzable, pero las partes interesadas rara vezAhora, un estudio dirigido por el Instituto Cooperativo de Investigación en Ciencias Ambientales CIRES incorpora la complejidad del mundo real en modelos, explicando la discrepancia, validando las preocupaciones de las partes interesadas y brindando expectativas más realistas para elfuturo de la gestión ambiental.
"Si el modelo de un científico predice que una pesquería capturará una cierta cantidad de peces con poca captura incidental, o predice que una granja cosechará una cierta cantidad de maíz mientras reduce los fertilizantes dañinos, pero los pescadores y agricultores en el terreno informan lo contrario, eso lleva a la frustración en ambos lados", dijo Margaret Hegwood, estudiante de posgrado en Estudios Ambientales de la Universidad de Colorado Boulder que trabaja en CIRES y autora principal del nuevo estudio publicado hoy en Naturaleza Sostenibilidad.
"Usamos las matemáticas para mostrar que la complejidad del mundo real hace que ganar-ganar sea más difícil de lograr, lo que permite a los científicos y las partes interesadas comprometerse y apuntar a metas más alcanzables y realistas sobre el impacto ambiental, la producción de alimentos, la biodiversidad, el rendimiento económico, etc."agregó Hegwood, también miembro de Tecnología Alimentaria y Seguridad Alimentaria del USDA. "Cuando agrega más variables, como otra especie, otra parte interesada, una regulación adicional, la probabilidad de que todos ganen comienza a disminuir", dijo Hegwood.
El equipo también analizó 280 modelos de compensación anteriores y creó algoritmos para mostrar cómo la gravedad de estas compensaciones podría cambiar a medida que se agregaran más variables. El trabajo permite a los modeladores comprender mejor a qué se enfrentan los gerentes y les permite a los gerentes comprender mejor los modelos.
"En esencia, es un estudio sobre cómo cerrar una brecha en la comunicación", dijo el coautor Ryan Langendorf, investigador postdoctoral de CIRES y CU Boulder Environmental Studies. "Existe la idea de que hay un bien y un mal, pero los científicos y las partes interesadassolo piense en el problema de diferentes maneras. Esperamos que nuestro trabajo les permita encontrar puntos en común, para que las personas puedan trabajar juntas de manera más productiva".
"Se trata menos de encontrar un mejor ganar-ganar y más de comunicar cómo se ve realmente la victoria", agregó Langendorf. Eso podría implicar ajustar las metas para que sean más realistas: "En lugar de preguntar, '¿es el resultado ideal solo paraun solo objetivo?', necesitamos cambiar nuestro pensamiento para preguntarnos, '¿estamos mejor que donde empezamos?'", dijo Hegwood.
"Mejor" podría significar sacrificar un poco de captura de peces pero reducir mucho la captura incidental, que es lo que sucedió, por ejemplo, en una pesquería de camarón australiana cuando comenzó a agregar dispositivos excluidores de tortugas a sus redes de arrastre para proteger a las tortugas marinas en 2001.O "mejor" podría significar reducir las barreras políticas o reglamentarias para lograr que todos ganen. "Si todos ganan significa que una comunidad necesita ciertos recursos que no pueden pagar, nunca alcanzarán un resultado ideal. Al identificar estas barreras y minimizarlascon políticas proactivas o avances tecnológicos, hace que el ganar-ganar sea más alcanzable", dijo Hegwood.
"Los gerentes siempre han parecido tener la intuición de que ganar-ganar es más difícil de encontrar en el mundo real que en los modelos, porque el mundo real es más complicado que los modelos", dijo Mattew Burgess, CIRES Fellow, profesor asistentede Estudios Ambientales y Economía en CU Boulder y autor correspondiente del estudio."Nuestro estudio muestra, de una manera matemática precisa, por qué la intuición del gerente es correcta. Al hacer esto, esperamos haber brindado a los modeladores y gerentes una forma de entenderentre sí en un lenguaje común".
Fuente de la historia:
Materiales proporcionado por Universidad de Colorado en Boulder. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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