Rethinking Socio-Ecological Relations from Inclusion and Exclusion: A New Approach to Socio-Environmental Conflicts
Notice bibliographique
Résumé
This article aims to explore how to extrapolate and integrate the conceptual frame of inclusion/exclusion in a socioeconomic sense to the study of socio-ecological conflicts. It emerges from the similarities between both studies and the major contribution that these concepts have made in the socioeconomic understanding of poverty and deprivation. Poverty and deprivation are fait accompli, but the same deprivations can be the result of a great variety of exclusionary processes; to truly attend to it, it’s necessary to understand the relational aspects that led to those outcomes (exclusion/inclusion). The analysis of socio-ecological conflicts follows a similar culminating bias: analyzing results without deepening the relational aspects of the process that leads to them; therefore, it’s proposed to use these concepts to enhance its analysis. To achieve it, a profound literature review was carried out regarding the frameworks used to address socio-ecological issues and inclusion/exclusion. Finding that not only the concepts are satisfactory to this analysis, but that they even permit making joint analyses between socioeconomic exclusion/inclusion and socio-ecological inclusion/exclusion. This also enables a new focus for environmental policy from the study on new inequalities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».