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Enregistrement W2811376825

Guiding Systemic Change: A cross-case analysis of ‘transition labs’ in Canada and Sweden

2018· article· en· W2811376825 sur OpenAlexaboutno aff
Johan Larsson, Stephen Williams, John Holmberg

Notice bibliographique

RevueChalmers Research (Chalmers University of Technology) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityBackcastingTransformative learningOperationalizationStatus quoFutures contractTransition management (governance)Transition (genetics)Political scienceKnowledge managementManagement scienceSociologyEngineering ethicsBusinessComputer scienceEngineeringEpistemology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agenda 2030 presents a global ambition to transform our world into sustainability. In this study we seek to advance knowledge on how sustainable systemic change can be guided in practice, and how the keywords of Agenda 2030 can provide value in such work. We argue that the conception of sustainability and desire for positive change may form strong coalitions and motivators for realizing transitions challenging the status quo. This study seeks to make a practical contribution into some of the methodologies, processes, tools and techniques that may be useful in guiding systemic change: with an emphasis on backcasting and a multi-level model for transitions. The study is exploratory in its approach, building on a description, comparison and cross-case analysis of two lab methodologies and insights from their application in concrete cases: the Energy Futures Lab in Alberta, Canada and the Challenge Lab in West Sweden. The analysis is guided by a novel analytical framework operationalizing keywords of Agenda 2030 to shed light on how sustainability transition processes (including transition labs) may contribute to sustainability transitions. The framework itself, and the explorative comparison and analysis pose some questions that may inspire further development of transition lab methodologies to have a transformative impact across systems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,201 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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