Deglobalisation? The case for diversified and decentralised global sustainability science
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Non-technical summary Recent geopolitical events remind us of the need for a resilient, global approach to sustainability science. This Commentary argues that a diverse, bottom-up approach is essential to ensure sustainability science progresses, even amid shifting political processes that threaten international collaboration and funding. Locally driven solutions that value diverse perspectives and knowledge systems are vital for resilience. By supporting community-led action, sharing ideas across regions, and recognising that sustainability means different things in different places, we can build a more flexible, inclusive, and resilient path toward achieving the Sustainable Development Goals in an uncertain world. Technical summary Recent geopolitical events provide a stark reminder of the need to build a resilient, global approach to sustainability science. Centralised, top-down models of sustainability science are likely to be vulnerable to disruptions, from pandemics to wars, that threaten progress towards the Sustainable Development Goals and jeopardise decades of collaborative advancement that are needed to support future progress. We argue that a decentralised, community-empowered model provides the foundation needed for a resilient sustainability scientific effort. By prioritising local solutions, embracing diverse knowledge systems, and fostering horizontal knowledge exchange, we can create a more resilient and adaptable framework. Sustainability science initiatives need to elevate successful local initiatives, adopt transdisciplinary approaches that include underrepresented knowledge holders, build decentralised knowledge-sharing networks, and recognise that sustainability has different meanings across cultural and geographical contexts. Social media summary Decentralised sustainability science: local, diverse, and resilient in a fractious and unpredictable world.
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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 | 0,059 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,073 |
| Communication savante | 0,017 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».