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Enregistrement W2788205762 · doi:10.7939/r38k75b1w

Resilient Systems, Resilient Communities

2018· article· en· W2788205762 sur OpenAlexaff
Jordan B. Kinder, Makere Stewart‐Harawira

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcosystem dynamics and resilience
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResilience (materials science)AdaptabilitySystems thinkingContext (archaeology)Perspective (graphical)SustainabilityPsychological resilienceDisciplineEcological systems theoryOperationalizationSocial systemEnvironmental resource managementSociologyEcologyEnvironmental ethicsGeographyPsychologyComputer scienceSocial psychologySocial scienceEpistemologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Against the background of anthropogenic change, rapidly rising global temperatures and extremes of crisis across multiple spheres, the real possibility of synchronous inter-systemic failure at a level involving multiple cascading system failures (Homer-Dixon et.al. 2015) demands urgent responses. From this perspective, the need for an integrated, whole-system approach to understanding and fostering radical social and ecological transformation has never been starker. The impact of rapid and irreversible biospheric changes calls for an urgent re-thinking of the role of resilience in understanding the ability of both human and non-human communities to adapt to a vastly different environment with enormous social and economic as well as biological implications. In this context, resilience thinking and resilience theory have become major tools for understanding social and ecological change across multiple disciplinary fields. This small contribution attempts to clarify the usefulness of resilience as a framework for understanding and supporting the adaptability of social and ecological systems by centering recent work by scholars in the Intersections of Sustainability transdisciplinary research network within current resilience thinking and theory.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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