Empirical examples demonstrate how relational thinking might enrich science and practice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Interdependent relationships among humans and nature often go overlooked, delaying better environmental, social and public health outcomes. Emerging approaches have emphasized thinking through relationships, which we call ‘relational thinking’. Threads of relational thinking have matured in areas such as anthropology and Indigenous scholarship, and interest is growing across many disciplines. Welcoming this new cadre of relational thinkers requires a more broadly accessible synthesis. Sustainability scholars have begun to overcome these barriers with high‐level overviews and broad calls to adopt relational thinking. This literature has investigated the conceptual underpinnings of relational thinking, but the concrete, empirical benefits of relational thinking for understanding human–natural systems remain obscure. Here, we introduce a wide range of accessible empirical examples to demonstrate the potential for relational thinking to illuminate diverse coupled human‐and‐natural systems. We complement these examples with an overview of the theory behind relational thinking. We use these empirical examples to argue that some conventional methods are consistent with relational thinking, particularly when accompanied by deliberation and flexibility about which relationships to target, why, and how. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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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 | 0,022 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,027 |
| Communication savante | 0,009 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».