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Enregistrement W2960003280 · doi:10.1007/s11625-019-00714-8

Seeds of good anthropocenes: developing sustainability scenarios for Northern Europe

2019· article· en· W2960003280 sur OpenAlexaff
Ciara Raudsepp‐Hearne, Garry Peterson, Elena M. Bennett, Reinette Biggs, Albert V. Norström, Laura Pereira, Joost Vervoort, David M. Iwaniec, Timon McPhearson, Per Olsson, Tanja Hichert, Marianne Falardeau, Amanda Jiménez-Aceituno

Notice bibliographique

RevueSustainability Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFutures contractSustainabilityTransformative learningContext (archaeology)Variety (cybernetics)Sustainable developmentCorporate governanceScenario planningEnvironmental changeEnvironmental resource managementEnvironmental planningClimate changePolitical scienceBusinessEconomicsEcologySociologyGeographyMarketingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scenario development helps people think about a broad variety of possible futures; however, the global environmental change community has thus far developed few positive scenarios for the future of the planet and humanity. Those that have been developed tend to focus on the role of a few common, large-scale external drivers, such as technology or environmental policy, even though pathways of positive change are often driven by surprising or bottom-up initiatives that most scenarios assume are unchanging. We describe an approach, pioneered in Southern Africa and tested here in a new context in Northern Europe, to developing scenarios using existing bottom-up transformative initiatives to examine plausible transitions towards positive, sustainable futures. By starting from existing, but marginal initiatives, as well as current trends, we were able to identify system characteristics that may play a key role in sustainability transitions (e.g., gender issues, inequity, governance, behavioral change) that are currently under-explored in global environmental scenarios. We suggest that this approach could be applied in other places to experiment further with the methodology and its potential applications, and to explore what transitions to desirables futures might be like in different places.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations109
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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