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Enregistrement W4410982871 · doi:10.5751/es-16164-300232

Welcome home! Introducing SocSES: a society for inclusive and impactful social-ecological research

2025· article· en· W4410982871 sur OpenAlexfundvenueno aff
Alta De Vos, Allyson Quinlan, Reinette Biggs, Elena M. Bennett, Berta Martín‐López, Albert V. Norström, Garry Peterson, Michael Schoon, Craig Allen, Erik Andersson, Julia Baird, Marta Berbés‐Blázquez, Fikret Berkes, Rafael Calderón-Contreras, Stephen Carpenter, Antonio Castro, Graeme S. Cumming, Marianne Falardeau, Walter H. Fick, Carl Folke, Elson Ian Nyl Ebreo Galang, Stefan Gelcich, Line Gordon, Nancy B. Grimm, Jacqueline M. Hamilton, Jennifer Hodbod, Chinwe Ifejika Speranza, Larissa Koch, Aleksandra Kosanic, Rafael Cavalcanti Lembi, Bruno Locatelli, Katja Malmborg, Amanda Manyani, Morgan Mathisonslee, Anahí Ocampo‐Melgar, Kinga Psiuk, Cibele Queiroz, Maraja Riechers, Lisen Schultz, Odirilwe Selomane, Kate Sherren, Marja Spierenburg, Micaela Trimble, Francis Turkelboom, Caroline Ann Wallington

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research FoundationSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésEcologySociologyGeographyEnvironmental resource managementEnvironmental planningEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Underpinned by systemic thinking, social-ecological systems (SES) research has emerged as a critical field for addressing the challenges of the Anthropocene, marked by a cross-scale focus, inter- and transdisciplinary approaches, and a strong emphasis on place-based work. Thanks to the efforts of many networks and institutes, the field has advanced new theoretical and methodological approaches, fostered dedicated journals, and spurred educational programs. It has also significantly influenced sustainability initiatives and policy from local to global scales, and has richly informed place-based efforts. Despite this progress, SES research faces persistent challenges, including conceptual and methodological fragmentation, difficulty in scaling localized insights to global frameworks (and vice versa), and capturing cross-scale connections and processes while retaining contextual relevance. Inclusivity also remains a critical issue, with regional, Indigenous, and local contributions often underrepresented, as there is still a reliance on short-term, inequitably distributed grant funding for much of the research in the field. This paper introduces the Society for Social-Ecological Systems (SocSES), a global platform designed to build on and connect to the rich legacy of SES networks. SocSES aims to advance and support SES–based research, practice, and action toward a just and sustainable future. We outline how SocSES will provide a home for SES institutes, networks, researchers, and practitioners working at the science-practice-policy interface to connect and amplify existing efforts through thematic streams, regional hubs, an institutional hub, an early-career professionals hub, and synthesis groups. The society will provide a stable infrastructure to foster interdisciplinary and transdisciplinary collaboration, enhance the generalizability and policy relevance of SES research, bolster education, research, and knowledge co-production, and support the next generation of SES professionals. By addressing the persistent challenges facing the field and fostering transformative spaces and communities for innovation and action, SocSES aspires to support and leverage SES knowledge as a cornerstone of global sustainability science. In line with the society’s commitment to linguistic diversity and equitable access, this abstract has been translated into 12 languages by authors of this paper and additional contributors. These translations are available in Appendix 2 and at https://socses.org/about/paper.

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)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,013
Communication savante0,0240,028
Science ouverte0,0030,034
Intégrité de la recherche0,0100,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0900,036

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,407 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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