Ecosystem services governance: A cross-realm lever for sustainability transformation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The leverage points perspective is used increasingly in sustainability transformation research. Scholars have proposed three realms of leverage for the sustainability research agenda: human-environment interactions; institutional dynamics, and sustainability-related knowledge creation and use. However, studies aiming to better understand the role of cross-realm levers, which create parallel change in human-nature interactions, institutions, and knowledge production and use, remain scarce. To address this research gap, we provide an Ecosystem Services Governance (hereafter, ESGov 1 ) lens to conceptually and empirically investigate the potential cross-realm lever role of ESGov for sustainability transformations. Through theoretical and empirical analyses we: 1) identify the key features within the three sustainability transformation realms and analyze how ESGov can shape and influence them; 2) test the potential for ESGov to be a cross-realm lever for sustainability transformation using a case study from Agua Blanca (Ecuador); 3) navigate intra-realm dynamics, identifying features from diverse realms that may simultaneously be fostered by ESGov; and, 4) ultimately, contribute to the transformation, ecosystem services, and governance literatures by highlighting the enabling mechanisms within ESGov that can facilitate cross-realm sustainability transformation interventions. This study reveals that ESGov, when configured to embrace relational thinking, collaborative governance, and inclusive knowledge integration, can effectively serve as a cross-realm lever. Ultimately, we advocate for a shift from Ecosystem Services to ESGov framework as a means to catalyze cross-realm interventions, advancing sustainability through a nuanced understanding and designing of the dynamic interplay between society and the environment.
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle