Framing natural assets for advancing sustainability research: translating different perspectives into actions
Notice bibliographique
Résumé
Sustainability is a key challenge for humanity in the context of complex and unprecedented global changes. Future Earth, an international research initiative aiming to advance global sustainability science, has recently launched knowledge-action networks (KANs) as mechanisms for delivering its research strategy. The research initiative is currently developing a KAN on "natural assets" to facilitate and enable action-oriented research and synthesis towards natural assets sustainability. 'Natural assets' has been adopted by Future Earth as an umbrella term aiming to translate and bridge across different knowledge systems and different perspectives on peoples' relationships with nature. In this paper, we clarify the framing of Future Earth around natural assets emphasizing the recognition on pluralism and identifying the challenges of translating different visions about the role of natural assets, including via policy formulation, for local to global sustainability challenges. This understanding will be useful to develop inter-and transdisciplinary solutions for human-environmental problems by (i) embracing richer collaborative decision processes and building bridges across different perspectives; (ii) giving emphasis on the interactions between biophysical and socioeconomic drivers affecting the future trends of investments and disinvestments in natural assets; and (iii) focusing on social equity, power relationships for effective application of the natural assets approach. This understanding also intends to inform the scope of the natural asset KAN's research agenda to mobilize the translation of research into co-designed action for sustainability.
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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 | 0,041 | 0,025 |
| 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 | 0,007 | 0,075 |
| Communication savante | 0,019 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».