Disentangling the complexity of human–nature interactions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human–nature interactions have been identified as an important leverage point for achieving sustainability. Processes to recognize, protect, improve and reimagine human–nature interactions will be central to shift the world to more sustainable and equitable pathways and futures. In the context of the interconnected and rapidly changing Anthropocene, work on human–nature interactions must move beyond dominant linear assumptions of a relatively simple and easily and predictably manipulated world to acknowledge and engage with the complex, dynamic, asymmetrical and unequal nature of the interactions connecting people and nature. Based on three key features highlighted by the study of complex social–ecological systems (SES)—that these systems are relational, open and dynamic—we propose three new directions for the study and management of human–nature interactions that can help to acknowledge and disentangle the globally intertwined and dynamic nature of these interactions. These features suggest new directions and foci for sustainability science: the inseparable and relational qualities of the interactions between people and nature; the cross‐scale nature of these relationships; and the continuously evolving and changing form of these relationships. To bridge the gap between the theory of complex, inseparable and unequal human–nature interactions and the reductionist tendencies in research and practice, SES research raises opportunities to connect local action and global learning; to mobilize and develop new cross‐scale and relational capacities to encourage synergies and avoid trade‐offs; and to explore, experiment and learn our way forward onto more sustainable and equitable pathways. 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,016 |
| Communication savante | 0,009 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».