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Enregistrement W3014486347 · doi:10.5539/jsd.v13n2p20

Moving Beyond Sustainability: A Regenerative Community Development Framework for Co-creating Thriving Living Systems and Its Application

2020· article· en· W3014486347 sur OpenAlexvenueno aff
Leah V. Gibbons

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArizona State University
Mots-clésThrivingSustainabilitySustainable developmentScale (ratio)SociologyEngineering ethicsEnvironmental ethicsEnvironmental resource managementEnvironmental planningEcologyBusinessSocial scienceEnvironmental scienceGeographyEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable development and design have the potential to shift their aim from improving human well-being within environmental limits to catalyzing thriving social-ecological communities (i.e., living systems) across scales. Regenerative development (RD), a methodology that harnesses the potential of living systems, offers a way forward. RD integrates science and practice with essential but often neglected components of sustainability—ecological, social, cultural, spiritual, and geophysical—as well as their temporal and spatial dynamics. It also addresses the root causes of (un)sustainability—thinking and worldviews. This research creates and pilots the first community-scale RD framework (RCD Framework) in a developing intentional community. Findings indicate that the RCD Framework achieves its intended aim of facilitating shifts in thinking and development and design concepts toward holistic and regenerative. Factors that are conducive to or impede RCD are identified, and suggestions are made for advancing RCD science and practice. Implications for larger communities, cities, regions, and sustainable development and design are discussed.

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)0,019
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0090,034
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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