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Enregistrement W4390986788 · doi:10.1371/journal.pstr.0000091

Transdisciplinary doctoral training to address global sustainability challenges

2024· article· en· W4390986788 sur OpenAlexaff
Zoie Diana, John Virdin, Michelle Nowlin, Nishad Jayasundara, Daniel Rittschof

Notice bibliographique

RevuePLOS Sustainability and Transformation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésSustainabilityTraining (meteorology)Engineering ethicsPolitical scienceEnvironmental resource managementSociologyEngineeringGeographyEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global sustainability challenges, such as climate change and the plastics crisis, converge across disciplines and involve diverse stakeholders.Given the magnitude and interconnected nature of sustainability challenges, problem-solvers must be trained across disciplines.The United Nations Brundtland Commission's report "Our Common Future" articulated a definition of "sustainability" in the context of development: ". ..development that meets the needs of the present without compromising the ability of future generations to meet their own needs" [1].Although interdisciplinary research teams are common, doctoral training traditionally focuses on gaining depth in a discipline, undermining the transdisciplinary nature of socio-ecological systems and environmental problems in the Anthropocene [2][3][4].Sustainability science connotes a sole field with shared concepts and theories; however, the National Research Council and others employ "the science of sustainability" to describe the use of multiple disciplines to address a common question, which leads toward an established field [5].In establishing sustainability science, the National Academy of Sciences notes that scientists must engage in dialogue and conduct research for environmental practitioners, from applied research to developing theory and concepts [6].Sustainability science conflicts with traditional doctoral training, which cabins deep research in a narrow frame.Transdisciplinary research offers an alternative.Jean Piaget defined transdisciplinary scholarship in 1970 as research that "would not only cover interactions or reciprocities between specialized research projects but would place these relationships within a total system without any firm boundaries between disciplines" [7]. Here we propose a roadmap for transdisciplinary doctoral training in the sustainability sciencesTransdisciplinary doctoral training is necessary to produce solutions-driven sustainability research, especially given that a 2015 Elsevier report notes that sustainability science is less interdisciplinary than the global average [6,8].While calls for transdisciplinary research have

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0020,016
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,015

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,249 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineIncitatifs
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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