Building a Coalition with Depoliticized Sustainability Discourse: The Case of a Transdisciplinary Transition Management Arena in Peru
Notice bibliographique
Résumé
Transition management uses the depoliticized, rational discourse of systems terms, social learning and societal reflexivity. Transdisciplinary sustainability science research similarly uses the politically neutral terms of supporting the coproduction and integration of different types of knowledge. Yet both are clearly normative, resting on notions of participatory democracy and adopting environmental and social sustainability as explicit norms. Here we present the case of a transdisciplinary transition management arena in Peru, convened to develop a vision of a lower carbon, more decentralized and resilient national energy system. We show how the characteristics of the arena can help to foster the necessary conditions for empowerment and how these in turn both support – and are supported by - the ability of participants from different backgrounds generate shared problem statements, visions and strategies, building towards a coalition for change. While it remains to be seen how politically influential such arenas can be in the medium and long term, we show that depoliticized, rational sustainability discourse nonetheless has a political role to play in helping to legitimize informal institutional efforts towards energy policy change. Highlights Transition management and transdisciplinary sustainability science rationales are complementary These rationales are integrated in a Transdisciplinary Transition Management Arena (TTMA) framework The TTMA is applied with Peruvian energy system stakeholders holding marginalised views on energy futures A vision for a low carbon Peru is developed that emphasises the inclusion of distributed renewables The TTMA is assessed in terms of its capacity to support conditions for the empowerment of marginalised policy stakeholders
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 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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».