What factors enable social-ecological transformative potential? The role of learning practices, empowerment, and networking
Notice bibliographique
Résumé
Achieving sustainability in the Anthropocene requires radical changes to how human societies operate. The Seeds of Good Anthropocenes (SOGA) project has identified a diverse set of existing initiatives, called “seeds,” that have the potential to catalyze transformations toward more sustainable pathways. However, the empirical investigation of factors and conditions that enable successful sustainability transformations across multiple cases has been scarce. Building on a review of existing theoretical and empirical research, we developed a theoretical framework for assessing three features identified as important to transformative potential of innovative social-ecological initiatives: (1) learning practices, (2) empowerment, and (3) networking. We applied this framework to a set of African-led and Africa-related initiatives that we selected from the SOGA database that were divided into initiatives with more or less transformative potential. We coded the presence or absence of features relating to the theoretical framework using secondary data, and then compared the initiatives using qualitative comparative analysis (QCA). This analysis revealed that of the three features tested, Networking emerged as the most important feature for transformative potential when compared amongst cases. By developing and testing a framework for the comparison of cases we provide a basis for future comparative work to further identify and test properties of cases that enable transformation.
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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 | 0,009 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».