Cambio de paradigma en manejo
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El documento describe la evolución del pensamiento en el manejo de sistemas complejos, pasando de enfoques lineales y de equilibrio a reconocer la complejidad, cambios de regímenes, umbrales y vínculos entre escalas. También cambia el enfoque de comando y control y predicción a ser más inter y transdisciplinario.
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Cambio de paradigma en manejo
- 1. Cambio de Paradigma en Manejo Evolución del Pensamiento Optimización Resiliencia Walker & Salt, 2006; Rammel et al., 2007; Naranjo-Madrigal, 2017 Producción Relaciones lineales Mono- disciplinario Equilibrio Complejidad Cambio de Regímenes Umbrales Vínculos entre Escalas Estudio de Escenarios Comando- control Predicción Inter y Trans- disciplinario
Notas del editor
- El enfoque de gestión de los sistemas socio-ecológicos conlleva la adopción de un cambio de paradigma desde la optimización, la cual a fundamentado esquemas tradicionales de manejo hacia el enfoque de resiliencia de los sistemas socio-ecológicos. Esto supone una evolución del pensamiento que pretende mejorar la relación del ser humano con los recursos naturales, no solo se restringe a los recursos pesqueros. Este enfoque se centra en asegurar el bienestar humano y a la vez que los medios de subsistencia que son parte del bienestar humano no pongan en riesgo el mecanismos que puedan disminuyen la resiliencia del sistema socio-ecológio en general. Entonces el manejo basado en la resiliencia socio-ecológica tomar en cuenta mecanismos como las interacciones entre escala y las dinámicas no lineales los cuales no eran tomados en cuenta bajo el paradigma de la optimización. Esto no quiere decir que bajo el enfoque de resiliencia no se pueda utilizar procedimientos que han sido aplicados bajo el paradigma de la optimización como herramientas dentro de un proceso de gobernanza adaptativa. Les presento algunas propiedades que se asocian a cada uno de los paradigmas: Regímenes: conjunto de normas, procesos que regulan o definen la dinámica de un sistemas socio-ecológico, teniendo en cuenta que estos procesos presentan dinámicas lineales, no lineales, cíclicas, y multidireccionales, se retroalimenta, aprenden conforme avanzan por lo tanto son adaptativas. Una adaptación que mejore un proceso de optimización específico de un sistema individual puede fallar en mejorar la resiliencia de el sistema completo. Optimización: producción, relaciones lineales, mono-disciplinariedad, comando-control, predicción, producción, cuantificación de incertidumbre, reduccionismo, sistemas cerrados, equilibrio. Resiliencia: Estudio de escenarios, gobernanza adaptativa, cambio de regímenes, multidisciplinariedad, complejidad, umbrales, relaciones no lineales, afronta incertidumbre, vulnerabilidad, interacciones multidimensionales, vínculos entre escalas.