Towards Place-Based Research to Support Social–Ecological Stewardship
Notice bibliographique
Résumé
Concerns about ecological degradation and social inequalities have prompted increasing calls for stewardship in the social–ecological systems and sustainability science literature. However, how can the ideals of stewardship be realised in practice? The links between the theory and practice of stewardship are under-developed, and research to support place-based stewardship practice is limited. We therefore bring together complementary perspectives to guide research on place-based stewardship practice in the context of multifunctional landscapes. We unpack and synthesise literature on stewardship, landscapes, and collaboration for natural resource management, and highlight the ways in which the pathways approach can deepen research on collaboration and stewardship practice. We propose landscapes as a suitable level of analysis and action for stewardship. Since all landscapes are multifunctional, we argue that collaboration among multiple stakeholders is a necessary focus of such research. Our analysis reveals that existing theory on collaboration could be deepened by further research into the agency of individual human actors, the complex social–relational dynamics among actors, and the situatedness of actors within the social–ecological context. These factors mediate collaborative processes, and a better understanding of them is needed to support place-based stewardship practice. To this end, the pathways approach offers a waymark to advance research on collaboration, particularly in the complex, contested social–ecological systems that tend to characterize multifunctional landscapes.
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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 | 0,029 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,024 |
| Communication savante | 0,013 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».