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Enregistrement W4396923303 · doi:10.5751/es-15052-290206

Emergence of social-psychological barriers to social-ecological resilience: from causes to solutions

2024· article· en· W4396923303 sur OpenAlexvenueno aff
Jean‐Denis Mathias, John M. Anderies, Anne‐Sophie Crépin, Michaël Dambrun, Therese Lindahl, Jon Norberg

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOpinion Dynamics and Social Influence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésResilience (materials science)Psychological resilienceEcologyEnvironmental resource managementPsychologyGeographySocial psychologyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores social-psychological barriers that may affect resilience in the context of sustainability. These barriers can be understood as unobserved processes that reduce the capacity of a social-ecological system to recover after a perturbation or transformation. Analyzing social-psychological processes enables us to distinguish passive and active processes, at the individual and collective levels. Our work suggests that interacting social and psychological processes should be considered as dynamically evolving determinants of resilience, especially when perturbations can change the psychology of individuals, and thus the underlying dynamics of social-ecological systems. Hence, considering social-psychological barriers and the conditions under which they emerge may provide decision makers with useful insights for coping with ineluctable uncertainties that reduce systems’ transformative capacity and thus their general resilience.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,310 · 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.

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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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