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Enregistrement W4285154224 · doi:10.5751/es-13228-270304

How coupled is coupled human-natural systems research?

2022· article· en· W4285154224 sur OpenAlexvenueno aff
Yoon Ah Shin, Katherine Lacasse, Louis J. Gross, Brian Beckage

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Socio-Environmental Synthesis CenterNational Science Foundation
Mots-clésPublicationHuman systems engineeringPublishingDisciplineSustainabilitySociologyNatural (archaeology)Systems analysisManagement sciencePsychologyEngineering ethicsKnowledge managementEcologyPolitical scienceComputer scienceEngineeringSocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interdisciplinary research that links human and natural systems is critical to addressing complex environmental and ecological problems. A growing number of interdisciplinary research teams investigate coupled natural-human systems, but the degree to which they actually examine two-way linkages between the systems is limited. We examined aspects of interdisciplinary teams that were explicitly funded to conduct research including such linkages by considering attributes of team leaders, team members, and analysis methods employed. Our objective was to investigate the degree to which interdisciplinary teams studying coupled natural-human systems publish research that displays two-way linkages between systems. Our analysis shows that team members’ academic disciplines and the types of analysis methods that interdisciplinary teams apply play a crucial role in the success of the team in publishing articles that include two-way linkages. We found that the success of developing two-way linkages is enhanced when teams include leaders and/or members from interdisciplinary academic disciplines (e.g., planning departments, sustainability, environmental economics, biological and ecological engineering, and individuals affiliated with more than one academic department from different discipline categories). Additionally, the presence of social science members increases the likelihood of two-way linkages, whereas the presence of physical science or biological/life science members decreases this likelihood. Among articles that included two-way linkages, essentially all utilized a conceptual-/literature-review approach, or included simulation model analysis. Based on these findings, we conclude that interdisciplinary teams are not a mere sum of people from different academic disciplines, but a group of people who have the ability to incorporate different disciplines conceptually and analytically. To move forward, it is important to acknowledge that becoming an interdisciplinary researcher takes deliberative work. Educational programs that train students and early career scholars with flexible thinking and analytical capacities may be the key to furthering coupled natural-human systems research.

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)0,071
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,213
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0710,213
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0120,013
Études des sciences et des technologies0,0040,015
Communication savante0,0190,029
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,320 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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