Meaningful transdisciplinary collaborations for sustainability: local, artistic, and scientific knowledge
Notice bibliographique
Résumé
Meaningful transdisciplinary collaborations that weave diverse ways of knowing, doing, and feeling are increasingly recognized as central for enabling just and sustainable transformations. This Special Feature explores the unique contributions of art-science transdisciplinary collaborations in addressing complex social-ecological challenges. Drawing from a series of transdisciplinary projects, we examine how co-created processes between scientists, artists, and local knowledge holders foster new relational dynamics, challenge entrenched power structures, and expand the space for transformative action. The collaborations documented here highlight innovative approaches that emphasize local identities, shared values, emotional and aesthetic engagement, and long-term, caring relationships. We identify key mechanisms, such as participatory visioning, storytelling, material deliberation, and arts-based boundary objects, that facilitate individual and collective agency and deepen connection with place and community. Despite significant challenges, such as time constraints, power imbalances, and institutional inertia, these experiences illustrate the transformative potential of art-science collaborations when designed ethically, reflexively, and with epistemological pluralism. This editorial offers critical insights into the practices, conditions, and innovations that support meaningful art-science engagement, providing guidance for evaluating their impacts. As planetary crises intensify, such collaborations offer hopeful, grounded, and imaginative pathways toward more just and sustainable futures.
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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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,016 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».