Introducing cultural loss to the sustainability agenda
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic climate change and ever-increasing land-use are driving an environmental transition the speed and likely end-state of which are unprecedented in the recent past. The amplitude and magnitude of these changes constitute a clear and present challenge to human societies at scales that range from local to global. Central in the ability of any society to weather these challenges and to build sustainable futures are their inherited knowledge, behaviours, and technologies - in short, culture. However, climate-induced shocks may lead to cultural loss, which in turn may further aggravate both impacts and the ability to recover and rebuild. While reports of cultural loss abound, the formal conditions of such loss have never been investigated. Relevant insights and data are distributed across multiple disciplines, and are poorly connected. Despite the urgency to better understand the drivers of cultural loss, there is currently no systematic exploration of the underlying mechanisms that govern this process. We argue here for the need to develop a structured, interdisciplinary, and model-driven focus on exploring the causal links between sustainability, resilience, and the susceptibility of culture to shock-driven loss. In doing so, we highlight the urgent need to build bridges between different academic disciplines, policymaking, and communities susceptible to cultural loss.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,026 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| 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 ».