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Enregistrement W4308025760 · doi:10.1080/26395916.2022.2133173

The programme on ecosystem change and society (PECS) – a decade of deepening social-ecological research through a place-based focus

2022· article· en· W4308025760 sur OpenAlexaff
Albert V. Norström, Bina Agarwal, Patricia Balvanera, Brigitte Baptiste, Elena M. Bennett, Eduardo S. Brondízio, Reinette Biggs, Bruce Campbell, Stephen R. Carpenter, Juan Carlos Castilla, Antonio Arjona Castro, Wolfgang Crämer, Graeme S. Cumming, María R. Felipe‐Lucia, Joern Fischer, Carl Folke, Ruth DeFries, Stefan Gelcich, Juliane Groth, Chinwe Ifejika Speranza, Sander Jacobs, J. Hofmann, Terry P. Hughes, David P. M. Lam, Jacqueline Loos, Amanda Manyani, Berta Martín‐López, Megan Meacham, Hannah Moersberger, Harini Nagendra, Laura Pereira, Stephen Polasky, Michael Schoon, Lisen Schultz, Odirilwe Selomane, Marja Spierenburg

Notice bibliographique

RevueEcosystems and People · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésTransformational leadershipSustainabilityReflexivityAction researchAction (physics)Social changeSociologyPerspective (graphical)Political scienceEcologySocial sciencePublic relationsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Programme on Ecosystem Change and Society (PECS) was established in 2011, and is now one of the major international social-ecological systems (SES) research networks. During this time, SES research has undergone a phase of rapid growth and has grown into an influential branch of sustainability science. In this Perspective, we argue that SES research has also deepened over the past decade, and helped to shed light on key dimensions of SES dynamics (e.g. system feedbacks, aspects of system design, goals and paradigms) that can lead to tangible action for solving the major sustainability challenges of our time. We suggest four ways in which the growth of place-based SES research, fostered by networks such as PECS, has contributed to these developments, namely by: 1) shedding light on transformational change, 2) revealing the social dynamics shaping SES, 3) bringing together diverse types of knowledge, and 4) encouraging reflexive researchers.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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