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Enregistrement W4386220326 · doi:10.3390/su151712950

Global Discontinuity: Time for a Paradigm Shift in Global Scenario Analysis

2023· article· en· W4386220326 sur OpenAlexaff
Dale S. Rothman, Paul Raskin, Kasper Kok, John Robinson, Jill Jäger, Barry B. Hughes, Paul C. Sutton

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcosystem dynamics and resilience
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParadigm shiftFutures contractEmbeddednessMainstreamNarrativeDiscontinuity (linguistics)Political sciencePositive economicsSociologyEconomicsEpistemologySocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolutionary paths of social-ecological systems comprise periods of structural continuity punctuated by moments of convulsive change. Various forms of systemic global shock could materialize in the coming decades, triggered by the climate crisis, social disruption, economic breakdown, financial collapse, nuclear conflict, or pandemics. The unfolding COVID-19 pandemic stands as a real-time example of an interruption of historic continuity. More hopefully, deep institutional and cultural shifts could rapidly usher in more resilient forms of global civilization. These plausible possibilities challenge scenario studies to spotlight discontinuous futures, an imperative that has not been adequately met. Several factors—for example, gradualist theories of change, scientific reticence, the lure of quantitative tractability, embeddedness in policymaking processes—have rendered mainstream scenario analysis ill-suited to the task. The emphasis on continuity fails to alert decision makers and the public to the risks and opportunities latent in our singular historical moment. A shift to a paradigm that foregrounds discontinuity is long overdue, calling for efforts to broaden the base of persons involved; devote more attention to balancing narrative storytelling and a broader range of quantitative methods; and apply and develop methods to explicitly consider discontinuities in global scenario development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2023
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Résumé présentoui

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