An integrative framework for transformative social change: a case in global wildlife trade
Notice bibliographique
Résumé
[View the peer-reviewed publication for free at https://rdcu.be/cFkw1] To achieve a sustainable future, it is imperative to transform human actions collectively and underlying social structures. Decades of research in social sciences have offered complementary insights into how such transformations might occur. However, these insights largely remain disjunct and of limited scope, such that strategies for solving global environmental challenges remain elusive. There is a need to integrate approaches focusing on individuals and social structures to understand how individual actions influence and are in turn influenced by social structures and norms. In this paper, we synthesize a range of insights across different schools of thought and integrate them in a novel framework for transformative social change. Our framework explains the relationships among individual behaviors, collective actions, and social structures and helps change agents guide societal transitions toward environmental sustainability. We apply this framework to the global wildlife trade – which presents several distinct challenges of human actions, especially amidst the Covid-19 pandemic – and identify pathways toward transformative change. One key distinction we make is between different individual actions that comprise the practice itself (e.g., buying wildlife products; private action) and those that push for a broader system change in practice (e.g., signaling (dis)approval for wildlife consumption; social-signaling action, and campaigning for policies that end unsustainable wildlife trade; system-changing action). In general, transformative change will require an integrative approach that includes both structural reforms and all three classes of individual action.
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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 | 0,012 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,079 |
| Communication savante | 0,015 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| 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 ».