Disruptive seeds: a scenario approach to explore power shifts in sustainability transformations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the last 2 decades, it has become increasingly evident that incremental adaptation to global environmental challenges—particularly climate change—no longer suffices. To make matters worse, systemic problems such as social inequity and unsustainable use of resources prove to be persistent. These challenges call for, such is the rationale, significant and radical systemic changes that challenge incumbent structures. Remarkably, scholarship on sustainability transformations has only engaged with the role of power dynamics and shifts in a limited fashion. This paper responds to a need for methods that support the creation of imaginative transformation pathways while attending to the roles that power shifts play in transformations. To do this, we extended the “Seeds of Good Anthropocenes” approach, incorporating questions derived from scholarship on power into the methodology. Our ‘Disruptive Seeds’ approach focuses on niche practices that actively challenge unsustainable incumbent actors and institutions. We tested this novel approach in a series of participatory pilot workshops. Generally, the approach shows great potential as it facilitates explicit discussion about the way power shifts may unfold in transformations. It is a strong example of the value of mixing disciplinary perspectives to create new forms of scenario thinking—following the call for more integrated work on anticipatory governance that combines futures thinking with social and political science research into governance and power. Specifically, the questions about power shifts in transformations used in this paper to adapt the Seeds approach can also be used to adapt other future methods that similarly lack a focus on power shifts—for instance, explorative scenarios, classic back-casting approaches, and simulation gaming.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découle