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Enregistrement W3044606135 · doi:10.1002/pan3.10124

Levers and leverage points for pathways to sustainability

2020· article· en· W3044606135 sur OpenAlexafffund
Kai M. A. Chan, David R. Boyd, Rachelle K. Gould, Jens Jetzkowitz, Jianguo Liu, Barbara Muraca, Robin Naidoo, Paige Olmsted, Terre Satterfield, Odirilwe Selomane, Gerald G. Singh, Rashid Sumaila, Hien T. Ngo, Agni Klintuni Boedhihartono, John Agard, Ana Paula Aguiar, Dolors Armenteras, Lenke Balint, Christopher Barrington‐Leigh, William W. L. Cheung, Sandra Dı́az, John Driscoll, Karen J. Esler, Harold N. Eyster, Edward J. Gregr, Shizuka Hashimoto, Gladys Cecilia Hernández Pedraza, Thomas Hickler, Marcel Kok, Tanya Lazarova, Assem A. A. Mohamed, Mike Murray‐Hudson, Patrick O’Farrell, Ignacio Palomo, Ali Kerem Saysel, Ralf Seppelt, Josef Settele, Bernardo B. N. Strassburg, Dayuan Xue, Eduardo S. Brondízio

Notice bibliographique

RevuePeople and Nature · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensMcGill University Health CentreFisheries and Oceans CanadaMcGill UniversityWestern Forest ProductsUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaAgBioResearch, Michigan State UniversityNational Science Foundation
Mots-clésSustainabilityDeliberationBusinessIncentiveLeverage (statistics)Environmental economicsEconomicsEnvironmental resource managementPublic economicsPolitical scienceComputer scienceMicroeconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Humanity is on a deeply unsustainable trajectory. We are exceeding planetary boundaries and unlikely to meet many international sustainable development goals and global environmental targets. Until recently, there was no broadly accepted framework of interventions that could ignite the transformations needed to achieve these desired targets and goals. As a component of the IPBES Global Assessment, we conducted an iterative expert deliberation process with an extensive review of scenarios and pathways to sustainability, including the broader literature on indirect drivers, social change and sustainability transformation. We asked, what are the most important elements of pathways to sustainability? Applying a social–ecological systems lens, we identified eight priority points for intervention (leverage points) and five overarching strategic actions and priority interventions (levers), which appear to be key to societal transformation. The eight leverage points are: (1) Visions of a good life, (2) Total consumption and waste, (3) Latent values of responsibility, (4) Inequalities, (5) Justice and inclusion in conservation, (6) Externalities from trade and other telecouplings, (7) Responsible technology, innovation and investment, and (8) Education and knowledge generation and sharing. The five intertwined levers can be applied across the eight leverage points and more broadly. These include: (A) Incentives and capacity building, (B) Coordination across sectors and jurisdictions, (C) Pre‐emptive action, (D) Adaptive decision‐making and (E) Environmental law and implementation. The levers and leverage points are all non‐substitutable, and each enables others, likely leading to synergistic benefits. Transformative change towards sustainable pathways requires more than a simple scaling‐up of sustainability initiatives—it entails addressing these levers and leverage points to change the fabric of legal, political, economic and other social systems. These levers and leverage points build upon those approved within the Global Assessment's Summary for Policymakers, with the aim of enabling leaders in government, business, civil society and academia to spark transformative changes towards a more just and sustainable world. A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0040,021
Communication savante0,0120,013
Science ouverte0,0020,016
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations313
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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