Synthesizing Archetypes of Social‐Ecological Systems: Identifying Common Building Blocks
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT A growing number of studies apply the social‐ecological systems (SES) framework with its standardized set of variables to examine place‐based environmental governance. Yet, due to the wide diversity of social‐ecological systems, a general theory about how variables interact—and systems can be governed—lacks empirical support. Despite many case studies, knowledge cumulation is hindered by data heterogeneity, and by the difficulties with synthesizing a large number of cases into middle‐range theories, possibly understood as re‐occurring patterns of the larger theoretical puzzle of environmental governance. Thus, this paper aims to cumulate knowledge by identifying repeating configurations of variables across 71 models from SES framework case studies using archetype analysis. We propose a building‐blocks approach to identify eight archetypes, each characterized by a triad (presence of three variables), an explanation of this triad, and a qualitative characterization with cases which exemplify them. The triads relate to, for example: shared operational agency; small households in remote, inaccessible places; property and accountability; or formal investment conditions. We show how a relatively small set of triads can be combined in various ways to represent a larger diversity of SES, and illustrate this by re‐visiting several cases. We argue that identifying these recurring archetypes advances the field because it allows scholars to focus their theorizing and empirical research around a known set of triads. More broadly, the paper contributes to advancing empirically supported claims about SES and environmental governance, new uses of the SES framework, and techniques for knowledge cumulation using archetype analysis.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».