Facilitating convergence research on water resource management with a collaborative, adaptive, and multi-scale systems thinking framework
Notice bibliographique
Résumé
Water resource systems display complex behavior that challenges our ability to identify paths toward improved management. Such behavior can arise from unanticipated feedbacks between social, ecological, and technological components that are conventionally studied and managed in disciplinary silos, often with limited consideration of interactions across scales of space and time. Convergence research driven by deep integration and co-production of knowledge within research teams is needed to better anticipate water resource system behavior and identify new approaches. We developed and applied a new framework—the Collaborative, Adaptive, and Multi-Scale (CAMS) systems thinking framework—to build a convergence research team around the task of characterizing a watershed as a complex system and hypothesize associated water management dynamics. The CAMS framework applies systems thinking methods within a broader integrated approach to engage and synthesize the knowledge and interests of an intellectually diverse research team and model a water resource system across spatial and temporal scales. Our case study of the Santa Fe Watershed in New Mexico reflects challenges and opportunities to manage water in the western United States of America. The specific methods applied within the framework included a six-session workshop on systems thinking, conceptual model development exercises with a longer-term subgroup, a structural analysis of system variables, and classroom-based projects. We discuss the successes, limitations, and potential of each method and how they interacted within the CAMS framework. We found that use of multiple systems thinking methods within the open-ended, iterative design of the framework provided a structure for long-term use that integrates disparate ideas, hypotheses, and findings from water sustainability research. Creating an inclusive environment within the research team was critical to the framework’s successful application and will remain a core consideration for ongoing work aimed at broader participation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».