Identifying transformational space for transdisciplinarity: using art to access the hidden third
Notice bibliographique
Résumé
A challenge for transdisciplinary sustainability science is learning how to bridge diverse worldviews among collaborators in respectful ways. A temptation in transdisciplinary work is to focus on improving scientific practices rather than engage research partners in spaces that mutually respect how we learn from each other and set the stage for change. We used the concept of Nicolescu's "Hidden Third" to identify and operationalize this transformative space, because it focused on bridging "objective" and "subjective" worldviews through art. Between 2014 and 2017, we explored the engagement of indigenous peoples from three inland delta regions in Canada and as a team of interdisciplinary scholars and students who worked together to better understand long-term social-ecological change in those regions. In working together, we identified five characteristics associated with respectful, transformative transdisciplinary space. These included (1) establishing an unfiltered safe place where (2) subjective and objective experiences and (3) different world views could come together through (4) interactive and (5) multiple sensory experiences. On the whole, we were more effective in achieving characteristics 2-5-bringing together the subjective and objective experiences, where different worldviews could come together-than in achieving characteristic 1-creating a truly unfiltered and safe space for expression. The novelty of this work is in how we sought to change our own engagement practices to advance sustainability rather than improving scientific techniques. Recommendations for sustainability scientists working in similar contexts are provided.
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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 | 0,014 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,073 |
| Communication savante | 0,027 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».