On the discovery and enactment of positive socio-ecological tipping points: insights from energy systems interventions in Bangladesh and Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Notions, such as leverage points, sensitive interventions, social tipping points, transformational tipping points, and positive tipping points, are increasingly attracting attention within sustainability science. However, they are also creating confusion and unresolved questions about how to apply these concepts when dealing with urgent global challenges such as rapid decarbonisation. We propose a relational methodology aimed at helping how to identify and support the emergence of positive ‘Social-Ecological Tipping Points’ (SETPs) that could bring about sustainability transformations. Our approach emphasises the need to pay attention to processes of social construction and to time dynamics. In particular, in a given social-ecological system, three key moments need to be considered: (1) The building of transformative conditions and capacities for systemic change, (2) A tipping event or intervention shifting the system towards a different trajectory or systems’ configuration, and (3) the structural effects derived from such transformation. Furthermore, we argue that the discovery and enactment of positive SETPs require considering multiple ontological, epistemological, and normative questions that affect how researchers and change agents define, approach, and assess their systems of reference. Our insights are derived from examining the implementation of household renewable energy systems at regional level in two rural areas of Indonesia and Bangladesh.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».