Engaging with justice in integrated landscape approaches
Notice bibliographique
Résumé
Climate and biodiversity crises, conflicts over access to land, water, or food, multiple and overlapping types of land management and livelihoods are some of the players that describe current landscape challenges worldwide. It has been broadly acknowledged that addressing interconnected social and ecological challenges needs integrated solutions at landscape scale. Integrated landscape approaches (ILAs) are governance strategies that deal with these complex social and ecological challenges. Yet, many of these governance strategies lack a nuanced attention to the injustices that manifest themselves in landscape governance, use, and management. These injustices influence the strategies chosen and how they can be reached. In this synthesis, we first identify the injustices that can appear in, and shape a given landscape, empirically illustrating how ILAs can relate to multiple dimensions of justice. We highlight methods suitable for studying injustices in landscapes from an academic perspective. Later, we share and reflect about our positionality, and our experiences of struggling, in harnessing a more transgressive science that engages with landscape justice. We argue that identifying, understanding, and reflecting on how to address injustice in landscape research should become a crucial step in implementing ILAs.
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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 | 0,033 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,073 |
| Communication savante | 0,021 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».