Studying human-nature relations in aquatic social-ecological systems using the social-ecological action situations framework: how to move from empirical data to conceptual models
Notice bibliographique
Résumé
Various analytical frameworks have been developed to examine the interactions between humans and nature in social-ecological systems (SES). When studies of SES do not make explicit how a framework is used to build conceptual models, they leave a black box for scholars aiming to use such frameworks. Our study highlights such a process, focusing on the analytical step of transitioning from empirical data to categories of the recently developed social-ecological action situations (SE-AS) framework. This framework, which proposes to study SES along configurations of action situations (AS), has so far been applied in few studies. Clarifying how data are analyzed and adapted within this framework is thus of relevance for anyone interested in using it. We compare two analytical methods used to identify AS configurations, each method serving for the analysis of one of two lake-catchment areas, located in Northern Germany and Canada. The first method is a qualitative interview content analysis based on text coding; the second is the analysis of causal loop diagrams (CLD) derived from interviews. Both data sources outline stakeholder social representations of their SES. We compare: (1) the suitability of the two analytical methods for identifying configurations of AS and their linkages, and (2) the potential and limitations of the SE-AS framework for assessing the inherent dynamics of emergent phenomena within SES. Our two-pronged data analysis methodology led to similar results despite the different analytical methods used. We conclude that the SE-AS framework can help illustrate different interactions within an SES while allowing for relatively simple, yet comprehensible system representations. We also identify challenges and limitations that we encountered. Challenges revolve around identifying AS and differentiating them from outcomes. Limitations include the representation of time and levels of governance, and weighting the relative importance of AS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».