Toward an alternative dialogue between the social and natural sciences
Notice bibliographique
Résumé
Interdisciplinary research within the field of sustainability studies often faces incompatible ontological assumptions deriving from natural and social sciences. The importance of this fact is often underrated and sometimes leads to the wrong strategies. We distinguish between two broad approaches in interdisciplinarity: unificationism and pluralism. Unificationism seeks unification and perceives disciplinary boundaries as conventional, representing no long-term obstacle to progress, whereas pluralism emphasizes more ephemeral and transient interdisciplinary connections and underscores the autonomy of the disciplines with respect to one another. Both approaches have their merits and pitfalls. Unification runs the risk of scientific imperialism, while pluralism can result in insurmountable barriers between disciplines. We made a comparison of eight distinct interdisciplinary attempts at integration of knowledge across social and natural sciences. The comparison was carried out as four pairwise comparisons: environmental economics versus ecological economics, environmental history versus historical ecology, resilience theory versus political ecology, and socio-biology versus actornetwork theory. We conclude by showing that none of these prominent eight interdisciplinary fields in and of itself manages to provide, in a satisfactory way, such an integrated understanding of sustainability. We argue for pluralism and advocate complex ways of articulating divergent ontological assumptions. This is not equivalent to pursuing knowledge unification either through scientific imperialism or by catering to the requirements of narrow practical utility. It means prioritizing interdisciplinary integration by simultaneously acknowledging the role of societal and natural factors in accounting for sustainability issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».