Notice bibliographique
Résumé
Over the last few decades, Sustainability Science (SS) has gained momentum and emerged in the academy with an extraordinary performance in knowledge production and contributions to the research and publications enterprise, growth in academic programs at the undergraduate and graduate levels, creation of centers/laboratories, and formation of scientific communities, networks and associations. Increasingly, terms like integration, collaboration and bridging of fields and disciplinary boundaries are in the forefront of conversations and/or debates. The key question addressed by this review essay is this: Is interdisciplinarity in Sustainability Science a challenge or opportunity for educational institutions and local communities in the 21st century? Considering the recent momentum in educational advancements and institutional progress, the study outlines relevant literature on interdisciplinarity in SS; synthesizes recent thinking and developments in SS and attempts to address what challenges and opportunities people across the globe face in sustainability education and research and in the development of academic programs and sustainable communities. When scientists, policy makers, academics get together as teams, partners and collaborators they are likely to be engaged in interdisciplinary work and possibly doing sustainability research, policy development and problem-solving to deal with the pressing demands and challenges of the 21st century society. In this context, it is urgent in science and society to seek solutions to major sustainability problems such as climate change and one way to address that is by doing interdisciplinary work in Sustainability Science.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,044 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».