Methodological Challenges in Sustainability Science: A Call for Method Plurality, Procedural Rigor and Longitudinal Research
Notice bibliographique
Résumé
Sustainability science encompasses a unique field that is defined through its purpose, the problem it addresses, and its solution-oriented agenda. However, this orientation creates significant methodological challenges. In this discussion paper, we conceptualize sustainability problems as wicked problems to tease out the key challenges that sustainability science is facing if scientists intend to deliver on its solution-oriented agenda. Building on the available literature, we discuss three aspects that demand increased attention for advancing sustainability science: 1) methods with higher diversity and complementarity are needed to increase the chance of deriving solutions to the unique aspects of wicked problems; for instance, mixed methods approaches are potentially better suited to allow for an approximation of solutions, since they cover wider arrays of knowledge; 2) methodologies capable of dealing with wicked problems demand strict procedural and ethical guidelines, in order to ensure their integration potential; for example, learning from solution implementation in different contexts requires increased comparability between research approaches while carefully addressing issues of legitimacy and credibility; and 3) approaches are needed that allow for longitudinal research, since wicked problems are continuous and solutions can only be diagnosed in retrospect; for example, complex dynamics of wicked problems play out across temporal patterns that are not necessarily aligned with the common timeframe of participatory sustainability research. Taken together, we call for plurality in methodologies, emphasizing procedural rigor and the necessity of continuous research to effectively addressing wicked problems as well as methodological challenges 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 | 0,805 | 0,740 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,074 |
| Communication savante | 0,031 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».