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Enregistrement W4378085674 · doi:10.1080/09640568.2023.2205571

Civil society for sustainable change: strategies of NGOs and active citizens to contribute to sustainability transitions

2023· article· en· W4378085674 sur OpenAlexaboutno aff
Arjen Buijs, Susan de Koning, Thomas Mattijssen, Ingeborg Smeding, Marie-José Smits, Nathalie A. Steins

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Planning and Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWageningen University and ResearchMinisterie van Landbouw, Natuur en Voedselkwaliteit
Mots-clésCivil societyTransformative learningSustainabilityLeverage (statistics)Transition management (governance)Corporate governancePosition (finance)Political sciencePoliticsSustainable developmentCollaborative governanceSustainable societyPublic relationsPublic administrationBusinessSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework, a “Whole-of-Society” approach is needed to initiate transitions to a nature-positive society. Many look at civil society to initiate and accelerate such transitions. In this article, we investigate strategies from Civil Society Actors (CSAs) to contribute to transformative change, with specific focus on Tiny Forests and Beach Clean-Ups in the Netherlands. Results show that CSAs have a clear Theory of Change to achieve their goals, and act upon that vision through assembling power and resources, developing policy-relevant environmental knowledge, mobilising public support and media coverage and initiating innovative sustainable practices. Adopting mosaic governance approaches, CSAs strategically position themselves in social and institutional networks, connecting professionals and citizens for political leverage. However, our findings show that the step from local impact towards transition remains a large one and the contribution of CSAs should be valued as emergent, co-produced and part of a broader transition movement.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,012
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0010,015
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeQualitatif
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

Citations28
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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