合成，一部分的特别功能可持续发展研究中的原型分析

原型分析的设计和质量标准

• 摘要
• 简介
• 可持续发展研究中的原型分析
• 原型分析的挑战
• 质量标准
• 讨论
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

尽管我们几十年前就知道这些问题，但全球的自然资源和环境仍在继续恶化。因此，迫切需要新的方法来构建知识，既能解释可持续性问题的驱动因素，又能帮助在不同的社会和生态环境中找到解决方案。许多学者和专家强调需要采用跨学科方法和方法多元化来应对这一挑战(例如，Poteete等人2010年，Ruppert-Winkel等人2015年，Karpouzoglou等人2016年，Defila和Di Giulio 2018年)。然而，这些方法经常受到不一致的质量标准的影响(Defila和Di Giulio 2015, Belcher等人2016)。共享质量标准对于支持严谨的研究设计至关重要，这些设计可导致高质量的结果、更好的知识整合，并最终改善决策制定(Bergmann等人，2005年，Stoll-Kleemann和Pohl, 2007年，Belcher等人，2016年，Magliocca等人，2018年)。

在跨学科背景下研究社会生态系统可持续性的一种迅速发展的方法是原型分析(UNEP 2007，系统综述见Oberlack等人2019)。在可持续性研究中，原型分析是一种比较方法，它试图在无法预期适用于所有案例的一般规律的情况下，确定案例中的重复模式(Eisenack et al. 2006)。近年来，原型分析的应用数量有所上升(Oberlack等人，2019年)，导致了越来越多的方法(Sietz等人，2019年)。然而，研究人员目前面临着缺乏标准的研究设计和质量标准。当设计和进行原型分析时，这些标准将有助于解决共同的方法挑战。因此，在影响跨学科和跨学科可持续性研究的一般困难和问题中，原型分析并不是一个例外。因此，我们的目标是为质量标准的发展做出贡献，以指导研究人员在设计未来原型分析时应用不同的理论和方法。

越来越多关于原型的学术证明了其对可持续性的理论和实践的价值，并巩固了该方法的统一假设(Oberlack等，2019年)。原型分析通常拒绝使用单一的通用模型来解释或寻求在一个完整的案例宇宙中实现可持续性(Young et al. 2006)。这解决了可持续发展研究常常因社会、生态和制度背景的多样性而复杂化的问题(Warren 2002, Schachhuber 2004, Ostrom 2005, Padmanabhan和Jungcurth 2012)。忽视这种多样性可能会导致政策的实施从根本上与其实施的社会生态条件不一致(Brown 2003, Acheson 2006, Epstein et al. 2015)。相比之下，原型分析确定了多个反复出现的模式(原型)，它们作为构建块，解释了多个或多或少异质病例的结果(Eisenack 2012, Oberlack和Eisenack 2018)。它对环境问题和机遇进行了特征和分类，并基于一种理论解释了每一类环境问题，从而使规划者和决策者能够从其他在不同领域工作的人的经验中学习，以解决类似的问题(Eisenack et al. 2006, UNEP 2007, Kok et al. 2016)。

定量分析有时被批评过于概括，忽视了背景的作用(Ragin 2000, Bennett和Elman 2006)，而定性研究有时被批评过于具体，忽视了存在于不同案例中的模式(Basurto和Ostrom 2009)。原型分析处于这两个极端之间。这是一种方法，能够适应归纳和演绎研究设计，一系列定性和定量方法(例如，聚类分析，扎根理论，案例研究的元分析，过程跟踪和模拟;见Sietz et al. 2019)，以及不同的认识论。

我们与原型分析专家进行了一项调查，并在两个国际研究研讨会上进行了合作(Oberlack等人2017年，Eisenack等人2018年)。我们的目标是确定一套与原型分析报告的挑战和定义一致的质量标准。

可持续发展研究中的原型分析

原型分析通常“在抽象的中级水平上调查感兴趣现象的重复模式，以识别在特定条件下解释现象的多个模型”(Oberlack et al. 2019)。在这种普遍理解中，我们将原型视为构建块(而不是案例类型学，Oberlack等人2019年也将案例类型学视为原型分析)，并在以下更详细的概念化基础上构建。

首先，原型是非通用的，也就是说，分析在一组异质经验案例中确定了多个重复的模式。这些模式的集合被称为原型套件(参见Eisenack et al. 2006, Oberlack and Eisenack 2018)。因此，原型不需要在所有情况下都保持。然而，每个原型可以在多种情况下适用。因此，原型方法避免陷入“表意文字陷阱”，即所有情况都被认为是唯一的。其次，原型的功能是构建块，可以与其他原型结合，以解释个别案例中的现象。因此，多个原型可以描述单个案例。第三，通过引用“属性的公共词汇表”来描述一组原型和感兴趣的案例。每个描述都不需要使用所有属性。属性可以是特征、变量、质量、因素或在抽象的中间级别选择的其他属性，以实现基于案例的有效性和泛化之间的平衡。 Fourth, the analysis classifies “components of cases” (e.g., phenomena or processes within cases) that are present in subsets of the universe of cases. Thus, a single archetype does not necessarily characterize whole cases, but certain aspects of them. Classes of components of cases are described through “configurations of attributes.” Each archetype is further characterized by a theory that explains the corresponding configuration of attributes. Thus, each archetype in a suite is characterized by three elements: (1) a configuration of attributes, together with (2) a theory, and (3) the set of cases in which it holds (called the domain of validity, which is a subset of the universe of cases).

图1说明了这些概念。一组城市原型可能包含全球城市的模式、联邦州的城市、在气候保护方面领先的城市等等。每个原型的理论都解释了它的属性配置，其中的属性来自公共词汇表。这些词汇可能包括，例如化石燃料工业的存在、某些游说团体的影响、参与国际标准化进程等。根据研究问题的不同，组成部分可能是城市区域、经济部门或特定的政治进程。

原型被理解为特征系统的属性和过程之间关系的心理表征。原型开发和应用的方式取决于分析的目的和方法的选择。原型的识别可以是归纳的，例如在大量地点识别相似的社会生态模式(Sietz等，2017年)，也可以是演绎的，即积极寻找特定理论的表现形式(Manuel-Navarrete等，2007年)。此外，我们认为原型分析与不同的认识论立场兼容(例如，现实主义、建构主义、解释性或解释性)。原型分析与其他方法(如定性比较分析，QCA, Ragin 1989, Schneider和Wagemann 2012;多重案例研究，尹2009;以模型为中心的元分析，Rudel 2008;情景原型，参见King et al. 1994, Bennett 2005, Della Porta和Keating 2008;Sitas等人，2019年)。这种适应性对于使原型分析适合于跨学科研究非常重要。

原型分析的挑战

我们的论点的一个来源是2017年3月对28名经验丰富的研究人员进行的一项调查，他们使用了原型分析，回复率为61%，涵盖的领域包括农业科学、气候学、经济学、环境科学、地理学、制度分析、土地利用科学、建模和社会学(更多细节见Oberlack等人2019)。除其他外，它产生了一个关键论文的仓库和一系列挑战。在两个国际研究研讨会上，来自亚洲、欧洲、北美和南美12个国家的46名参与者对该集合进行了扩展、合成和讨论(Oberlack等人2017年，Eisenack等人2018年)。在第一次研讨会之后，作者发展了上述原型分析的定义，并在第二次研讨会中进行了讨论。通过对参与者应对所收集挑战的经验的讨论，形成了一套质量标准。对于这篇论文，作者根据关键论文和连贯的论点，优先考虑了挑战和质量标准。下面讨论一些剩下的问题。我们现在谈谈按优先次序排列的挑战。

原型的有效性

原型分析的根本动机是追求解释缺乏普遍模式的异质案例的结果。然而，这提出了一个挑战:我们如何建立结果原型分析的有效性?学者们可能会通过对给定原型的外部有效性(即，它的适用性超出它所针对的一系列案例)施加限制，来选择忽略相互矛盾的证据。换句话说，如果一个观察结果不适合一个原型，这并不会证伪这个原型，因为原型不需要是通用的。它只是证明了原型在那种情况下的适用性。面对这种困难，很少有研究实际采取步骤来验证他们所识别的原型，然而，如果原型分析要提供理论和经验上的严谨和实际有用的知识，验证是至关重要的。

内部效度指的是特定研究中的推论。如果研究样本中的案例是相对同质的，那么有限的一组属性就可以解释它们的差异;因此，可以使用标准的推理统计来建立有效性。然而，这种方法有可能忽略在特定病例亚群中很重要的因素(例如，Keys和McConnell 2005, Sietz和Van Dijk 2015)。最终，原型分析的内部有效性取决于用于研究案例和对组件分类的方法(组合)的有效性。这对于元分析来说尤其明显，因为它们需要依赖于主要研究确定的理论和配置(例如，Oberlack和Eisenack 2017, Kimmich和Villamayor-Tomás 2018)。

相比之下，外部效度对原型分析提出了一个特殊的挑战。它指的是有效性的领域，或者更笼统地说，指的是它被期望持有的案例的范围(Sietz等人，2011,2017,Kok等人，2016)。例如，如果我们从一个中等规模的样本中找到一组城市原型，外部效度指的是我们将这些原型扩展到样本之外的城市的信心。例如，标准推理统计方法的目标是适用于比样本范围更广的情况的一般结果，或者至少适用于样本中自变量范围内的所有情况(King et al. 1994)。相比之下，许多定性方法在试图推广超越一个或少数案例时都很谨慎，这对研究结果的可移植性造成了重大限制。原型分析介于这两个极端之间。

边界的原型

可以进行原型分析，生成非常大的一组原型，每个原型的特征是包含社会、生态和技术特征(过程、结构)的许多属性的复杂配置，因此每个原型只适用于少数情况。或者，可以瞄准一个小的套件，在这个套件中，每个原型都以一个小而简单的属性配置为特征。我们可以通过两个属性来描述城市原型(例如，大/小和穷/富，这样就可能有四个城市类别)，也可以通过复杂关系中的许多属性来描述城市原型(例如，参考地形、基础设施、经济、文化、政治制度的细节，这样就有很多类别)。根据研究问题的不同，需要在这些极端之间选择最佳的平衡。例如，何时应该将有效性域划分为两个具有更窄边界的原型，或者何时应该将两个域融合为一个具有更宽边界的原型?平衡可以用每个原型的属性数量来表示，也可以用套件中原型的数量来表示，因为这两个透视图往往密切相关。例如，Oberlack和Eisenack(2018)确定了一套21个典型的气候适应障碍，每个障碍具有2到4个属性。Václavík et al.(2013)使用32个土地利用指标获得12个原型。联合国环境规划署(UNEP 2007)确定了7种脆弱性原型，每一种都包含多个脆弱性概况(Kok等，2016年)。在文献中，对于如何选择合适的原型大小、复杂性和数量，似乎没有系统的标准。

在像聚类分析(Kaufman and Rousseeuw 1990)这样的模式分析中，划分边界的挑战经常出现。在一个极端，我们可以把所有的案例分类到一个集群中，而在另一个极端，我们可以把每个案例单独看作一个集群。尽管已经提出了一些标准，但对于如何确定适当的簇数，或者如何解释它们的含义，仍然没有达成一致意见。类似的挑战也存在于QCA (Ragin 1989)中，这是一种寻求确定足以产生结果的属性的逻辑连接的方法。定性比较分析产生多种解决方案，允许分析人员在更简洁但粗糙的连词和更复杂和精确的连词之间进行选择。

对于原型分析来说，定义边界的困难更普遍地源于缺乏明确或客观的社会生态系统边界。尽管生态边界可以通过物种互动(Cadenasso et al. 2003)和物理梯度(Allen et al. 2001)来构建，但它们是由规范、规则或习惯在社会上构建的(Smith and Varzi 2000)。因此，边界取决于理论概念和分析者的研究问题。

对于分析师来说，需要在更细致的语句和更粗粒度的语句之间进行权衡。如果原型具有更多的属性，那么它们的有效域将趋于缩小。在一种情况下，多个原型将不太可能成立，解释配置的理论将不那么简洁。简单地说，挑战是找到关于每个原型所需的属性数量的指导方针，以在泛化和突出案例之间有意义的差异之间实现适当的平衡。

适当的属性

原型分析旨在实现抽象解释和为决策者提供上下文明确的指导之间的平衡。然而，社会生态系统的异质性和制度安排的多样性往往需要在准确性和意义之间进行权衡(Cox 2008)。根据这一挑战，原型分析的结果关键取决于属性的通用词汇表。如何确定词汇表中的属性远非显而易见。这包括选择看什么。理论可以有助于词汇的发展，但不应不必要地限制经验发现。

这一挑战的一个关键方面是在适当的抽象级别上实现属性的选择。从每个案例在某种程度上都是唯一的这一前提开始，如果属性足够抽象，原型只能在多个案例中重复出现。但是，它们不应该抽象到不能表达或捕捉重要差异的程度。例如，制度设计可能太笼统，在任何情况下都不适用，因为它们非常抽象(panaceas, Ostrom et al. 2007)。另一方面，在案例之间转移见解和政策的想法本身就意味着某种泛化。因此，对于如何系统地在两个极端之间导航，显然需要指导:无意义的过度抽象或表意的具象。挑战是在属性的分析相关性(或重要性)和它们对有意义的案例级描述的重要性之间实现适当的平衡。

原型分析还需要对属性和感兴趣的案例的级别和规模进行分析前的决策(Kay 2008, Giampietro et al. 2009)。一些决策涉及到原型预期持有的地理尺度和地点，例如，从全球到本地(Sietz et al. 2011, Vidal Merino et al. 2018)，多个尺度(例如，Sietz 2014, Sietz et al. 2017)，或结合个人和组织层面(Villamayor-Tomás和García-López 2017)。其他决策指的是测量变量的细节水平，以及所强调的维度，可能包括生物物理、社会政治、政治经济、文化或心理因素(例如，Hofstede 1983, Cash等人2006,Anderies等人2013,Davidson 2013, Hatt 2013, Kimmich 2013, Sietz 2014, Manuel-Navarrete 2015, Manuel-Navarrete和Pelling 2015, Schmid等人2017)。进一步的决策与机构安排的解决或考虑的决策选项有关(Oberlack 2017)。例如，社会-生态-系统框架通常将可持续性问题的范围概念化为公共资源池问题(Frey和Cox 2015)，甚至还扩大了范围(McGinnnis和Ostrom 2014)。公共池资源问题可以进一步细分，以考虑执行规则的情况(Ostrom 1990, Cox et al. 2010)，或者更具体地说，第三方执行(Agrawal和Goyal 2001)。资源治理中的经常性原型，例如困境或协调问题，可以是嵌套在这些情况的经常性网络配置中的构建块(Kimmich和Villamayor-Tomás 2018)。

因此，找到适当的属性集是原型分析的主要挑战。然而，避免过度概括和表意文字陷阱是至关重要的。显然需要策略和指导来确定抽象级别和属性的公共词汇表的大小。

质量标准

在此基础上，我们提出了进一步推进原型分析的四个质量标准(见图2)，并对实现这些质量标准的研究策略提出了建议。自然，这些标准是对良好科学实践的一般标准和分析中使用的特定方法的特定标准的补充。

图2表示原型分析的推荐设计和质量标准。数字与下面的子部分相对应。这四列提出了在研究设计中可能选择的接近质量标准的可能策略(见正文解释)。

原型分析应该为每个原型指定有效域(1)

建立效度可以增强任何原型分析的可信度。在某种程度上，这可以建立在为原型分析选择的特定方法的标准上。区分单个原型的有效性和一组原型的有效性，以及内部有效性和外部有效性是很有帮助的。

为了评估单个原型的内部有效性，根据所选择的方法检查它们的解释能力是一个很好的实践。例如，在QCA中，一致性评分提供了有关配置与给定结果相关联的情况的比例的信息。一个常见的建议是修改与预期结果不符的“矛盾”案例。这通常导致属性或配置的添加(Ragin 2008)。此外，解释属性作为一个配置为什么以及如何相互关联是非常必要的。内部效度可以通过基于案例的定性方法提供(例如，Neudert等人2019年)，例如通过过程追踪(Rihoux 2006年，Elo和Kyngäs 2008年，Collier 2011年)。在聚类分析中，可以基于数值网格单元数据建立有效性域(Václavík等，2013,2016,lever等，2018)。

为了评估整个套件的内部有效性，案例组成部分的分类的有效性需要根据方法学标准进行证明，例如，评估一个案例是否属于一个聚类的距离度量(Kaufman和Rousseeuw 1990)，或形式概念分析中的闭合标准(Ganter et al. 2005;Wang et al. 2019)，或演绎，或通过定性方法的标准。在亚metastudies中，属性的通用词汇表应接受编码器间的可靠性检查，获得的原型可以通过初级研究(Oberlack and Eisenack 2018, Kimmich and Villamayor-Tomás 2018)重新验证。在基于频率的元分析中，建议原型应包含的最小案例数的合理阈值与案例样本的大小成正比(例如，Oberlack和Eisenack 2018年的两个案例;A. Gotgelf M. Roggero K. Eisenack，未出版的手稿)．通常，较高的阈值将在任何给定的种群中识别更少、更不详细的原型。

要确定单一原型的外部效度，关于其效域的精确信息很重要(Magliocca等人，2018)，例如通过对关键案例的分析(Yin 2009)，或实地实验(U. Kasymov, X. Wang, D. Zikos等人，未出版的手稿)．如果数据允许，统计模型和相关分析可以测试原型在不同范围条件下的有效性(Brambor et al. 2006, Ragin 2008)。

整个套件的外部有效性可以通过研究新的案例和检查它们是否已经被原型套件覆盖来评估。还可以通过添加更多属性来评估它，以确定这是否需要套件的扩展。例如，Sietz等人(2012)通过将其与单独的脆弱性结果数据进行比较，验证了通过聚类分析确定的农户脆弱性原型。在某些情况下，研究人员可能会使用一个子样本来执行分析，而另一个子样本来测试得到的原型套件。

原型分析应该确保多个原型可以以不同的方式组合来描述单个案例(2)。

原型分析从分析的角度将案例分解为通过识别属性的重复配置进行分类的组件。然后，多个原型可以像积木一样组合，生成单个案例的全面图像(Eisenack 2012)。构建块允许我们节省描述异质案例所需的原型数量。挑战在于确定构建块的适当边界，这反过来将划分原型的有效性域。

考虑下面这个假设的例子。假设有100个案例和更大的属性集的原型分析。假设存在相当大的案例异质性，因此可以将案例分组为30个类，每个类有3或4个共享所有属性的案例。如果每个职业都被视为一个原型，这将是容易处理的，但有困难;如果我们可以用更少的原型捕获相同的异质性，这显然是一个优势。原则上，如果我们不要求原型的有效性域中的所有情况共享所有属性，那么这是可能的。当基于部分属性一致对案例进行分类时，得到的类数量更少(尽管有重叠)。如果我们将这些部分共享的属性配置视为原型，那么其中的5个就足以涵盖所有100种情况。这5个原型可以像构建块一样以31种不同的方式组合，因此几乎每一种组合都可以表示一个原始案例类。对于更大的案例集，构建模块原则的这种节约方面变得越来越重要。 Based on experience, it is probably good practice to aim for 4 to 30 archetypes in an analysis, with at least 1 case in which more than 1 archetype holds. If there are very many archetypes, or if they never combine, they are probably too specific and there may be potential for greater generalization. If there are fewer than four archetypes, data might be sufficiently homogeneous to employ conventional analytical approaches.

在操作方面，有不同的方法来确定特定研究的原型的适当数量(另见Sietz et al. 2019)。定量方法是通过聚类分析(例如Sietz等人，2011年，2017年，Kok等人，2016年)或自组织映射(Václavík等人，2013年，杠杆等人，2018年)识别数据中属性的重复配置。集群的数量，每个代表一类案例，可以使用基于稳定性的程序来选择(Sietz等人2011年，Janssen等人2012年)。尽管清晰分类只根据一个原型对每个案例进行分类，但其他技术如模糊聚类揭示了一个或多个没有明显边界的聚类中案例的成员程度(Ramachandra和Srinivas, 2006, Cullum等人，2017)，因此聚类可以被理解为构建块。

进一步适用于病例内复发成分分类的定性或定量方法包括扎根理论(Corbin and Strauss 2008, Moser et al. 2019)、QCA(例如Srinivasan et al. 2012, Crona et al. 2015, Roggero 2015)、形式概念分析(例如Oberlack and Eisenack 2017;Wang等人2019)、敏感性分析(例如，Messerli等人2015)、以模型为中心的元分析的解释性分析(例如，Oberlack 2017)、参与性系统映射(例如，Kopainsky等人2017)或分析性叙事(Bates等人1998,Kimmich 2016)。有时，多种方法可以有效结合(例如，S. Villamayor-Tomás, I. Iniesta-Arandia和M. Roggero，未出版的手稿)．然后，原型对类似的结果(例如，Crona等人，2015)、类似的过程(例如，Oberlack等人，2016)或类似的因果效应配置(例如，Manuel-Navarrete等人，2007,Messerli等人，2015)进行分类。因为多个组件可以出现在单个案例中，所以可以组合多个原型。

根据研究问题的不同，可以使用不同的属性配置演绎类型学(例如，Fischer et al. 2017)。如果分析采用多种类型学，则每种类型都提供独立的原型，这些原型可以以不同的组合组合来描述单个案例。对于城市，人们可以考虑全球城市的原型(Sassen 1991)，作为增长机器的城市(Logan和Molotch 1987)，以及收缩城市(例如，Couch et al. 2005)。有些城市符合其中两种原型。有可能一些理论提供了不止一个原型，例如文化理论(Douglas and Wildavsky 1983, Thompson et al. 1990, Ripberger et al. 2014;S. Pedde, K. Kok, K. Hölscher等，未出版的手稿)．网格/群理论可以解释某些城市如何以不同的方式处理与空气污染有关的风险。然后可以将这些原型与一个套件中的其他类型学组合在一起。

原型分析应该显式地在不同的抽象层次中导航(3)

选择适当的属性涉及到关于选择案例和属性的抽象级别的分析决策。例如，在城市的原型分析中，我们可能会在家庭、宿舍、行政边界或都市区域之间导航。我们可以从更抽象的属性，比如总体上的腐败倾向，到特定部门的既得利益，再到特定组织的影响力。我们可以从平均年降水量转向季节性或月降水量。尽管这种张力隐含在许多科学方法中，原型分析需要有目的地处理随之而来的权衡，以获得非普遍但反复出现的模式。尽可能地，描述属性的分辨率应该与实际可观察到的变化相适应。如果感兴趣的属性很少且描述粗糙，数据可能更容易访问，但有更大的过度泛化的风险。相反，以精细分辨率指定(许多)属性可能产生更精确的分析，能够在少数情况下识别特定的因果机制，但使比较案例变得困难。

因为合适的抽象级别通常在一开始就不清楚，所以有目的地在更具体和更抽象的级别之间转换，以确定合适的级别是有帮助的。这可以使用诊断方法，如Ostrom的社会生态系统框架(Ostrom 1990, 2009, Ostrom等人2007,Epstein等人2015)来完成。该框架旨在为学者提供一个通用的属性词汇表，用于描述、理解和预测不同社会和生态背景下的环境和社会结果。属性是按层次结构组织的;因此，更具体的层为更抽象层的属性提供更大的专一性和细化。如果一个更抽象层的属性至少有一个细化的属性存在，则可以认为该属性存在。类似的多层编码系统的方法在接地理论中很常见(Corbin和Strauss 2008)。例如，Oberlack和Eisenack(2017)的原型分析在最抽象的一层中考虑了6个属性，每个属性在下一层中被大约5个属性细化，例如社会连接，在更具体的一层中被两个属性进一步细化，即有限的垂直和有限的水平协调。Oberlack和Eisenack(2014)以类似的方式使用了三层系统。对于抽象层次的导航，可以对不同抽象层次的属性进行QCA或形式化概念分析，并对求解公式的质量进行比较。 Similarly, cluster analysis or grounded theory could be used to navigate variables at different levels of abstraction. Typically, an archetype analysis with more abstract attributes will produce a smaller suite.

根据我们的经验，我们建议将属性组织成两到四个抽象级别(层)。至少需要两个级别来测试不同的抽象级别，但是太多的级别可能会被证明是难以处理的，难以沟通和解释(参见Achen 2002)。每个层次上的属性数量需要易于处理，并将取决于研究问题。在最抽象的级别上可能有3到6个属性。由于只有两个属性，传统方法可能更合适。如果在最抽象的层面上有太多的属性，分析就更有可能陷入表意文字的陷阱。但是，在最具体的级别上，如果属性的数量大于用例的数量，这可能不是问题，因为是分层组织。在原型分析过程中，可以在每个层次上寻找属性配置、经验证据和理论之间的匹配，以找出哪个层次平衡了泛化和表意具体化，从而就研究问题、可用数据和分析旨在告知的制度安排或决策层次提供最有用的有洞察力的原型数量。然而，避免在一个原型中混合具有不同抽象级别的属性是很重要的。

套件中的每个原型都应该在其属性、理论和经验证据的配置之间获得匹配(4)。

一个原型分析被设计成以一致的方式满足上述标准，在产生新的、理论上严谨的和实际有用的知识方面最有希望。这第四个质量标准将它们结合在一起。首先，原型分析需要明确描述每个原型的三个元素(属性的配置、相应的理论、有效性领域)。其次，需要注意确保这三个要素彼此一致。例如，如果确定了循环构型，但理论没有解释它们，这表明不适合。这个标准可以从两个角度来看待。第一个是如何检查一个总结的分析是否达到了它，第二个是如何获得它。

可以采用一些程序来检查这三个要素之间是否有必要的配合。人们可以从这三对中挑出任何一对，并检查它是否明确，是否连贯。如果所有原型都成功地检查了这三对可能的对，则获得了一个拟合。例如，在一项主要的演绎研究中，Cox等人(2010)使用选定的案例来研究奥斯特罗姆(1990)管理地方公地的设计原则的有效性。如果将社区为基础的自然资源管理案例视为原型分析，则包括有效性领域。然而，解释每个原则的属性的配置并没有明确地说明，因此很难评估它们与基础理论的契合度。Eisenack(2012)根据轶事证据和理论驱动的论点(例如，委托代理关系)描述了适应的原型。因为有效性的属性和域不清楚，所以不能检查它们之间的匹配。进一步的例子使用聚类分析来获得土地利用变化研究中配置和有效性域之间精确确定的拟合(Václavík等人，2013,2016,lever等人，2018)。然而，他们还没有形成一个健全的理论解释对应的原型。 By contrast, metastudies by Oberlack et al. (2016) and Oberlack and Eisenack (2017) started from case-based validity in the primary studies. Recurrent configurations of attributes are identified, domains of validity in the case sample are reproducibly characterized by the configurations, and theoretical entry points to explain groups of similar configurations are given. The SESMAD project (Cox 2014) studied large-scale social-ecological systems using a coherent vocabulary of attributes that allows expression of domains of validity, configurations, and theories. It can then be checked whether the theories explain the configurations, whether the configurations correctly map the domains, and whether the cases in the domains support the respective theory.

如果分析遵循具体集中于结构、理论或有效性领域的迭代步骤，可能会混合使用定性和定量方法，则可以获得拟合。尽管这可能会带来巨大的分析挑战，而且到目前为止大多数原型分析都没有实现，但我们相信推进这种方法是必不可少的。迭代步骤的顺序应该提前计划，并将取决于研究的目标，例如，它是面向归纳构建理论还是演绎测试理论，是更积极还是更面向行动，等等。尽管如此，我们认为以下步骤需要出现在序列的某个地方:构建通用词汇;收集数据，研究案例;对案件组成部分进行分类;识别循环构型并表征其有效域;发展解释结构的理论;找到合适的抽象级别;并为每个获得的原型开发一个有用的命名约定。

讨论

提出的质量标准解决了在以前的原型分析中承认的缺陷，同时，为方法的具体特征提供了更多的精确度。另一方面，我们需要承认，在通常的研究限制下，并不是每个原型出版物都能够达到最高标准。此外，调查和讲习班确定了需要解决的进一步挑战(另见Oberlack等人2019年)。其中包括:

1. 尽管原型分析旨在为跨学科研究提供方法论基础，但在整合来自不同认知社区的方法方面仍存在挑战。因此，我们需要开发关于如何让定性和定量方法以最有效的方式在单一原型分析中产生共鸣的最佳实践。这对于跨学科的研究设计来说更具挑战性。
2. 上面的质量标准并没有解决原型分析如何与政策相关的问题。对于行动导向的分析，应用有效性(Bossel 1994)是必不可少的。原型分析的一个具体承诺是在具有共享原型的案例之间转移最佳实践的能力。虽然在这方面进行了一些尝试(UNEP 2007年)，但实现这一目标的经证实的战略(包括实地专家或决策者的评估)仍有待实施。
3. 尽管有效性对任何方法都很重要，但用原型分析建立因果关系是一个进一步的问题(另见Oberlack et al. 2019)。如果对因果关系持有不同认知立场的学者合作，这就不那么直接了。建立因果关系还取决于可获得的数据种类，以及在原型分析的框架下应用的具体方法(见Sietz等人2019)。
4. 案例通常被定义为原型分析的分析单元。然而，在可持续性研究中，案例往往通过生物物理依赖性、外部性、市场，或作为多层或多中心治理系统的一部分，与其他案例相互依赖、联系或远耦合。为了指定空间关系和功能联系的属性，可能需要扩展目前使用的词汇表。

最后，原型分析目前大多是静态的，忽略了随时间变化的模式，或者充其量是以简化的方式考虑动态(Reckien等人2011年，Lüdeke等人2014年，杠杆等人2018年)。然而，随着时间的推移，可持续发展的许多问题和途径会出现并演变(例如，Eisenack 2016)。虽然现有的变化理论可能有助于特定的动态原型分析(例如，panarchy, Gunderson和Holling 2002;路径依赖，David 1985, Arthur 1989;系统原型，Wolstenholme 2003)，它还需要一个通用的变化词汇表来表示不同的时间尺度，或者随时间链接静态原型分析。这类分析仍然需要质量标准和准则。

尽管目前存在这些限制，现有的原型研究已经为更好地理解环境退化和脆弱性以及更可持续的未来的选择奠定了重要基础。这种方法有助于使人们逐渐认识到需要将全球变化进程纳入背景，同时在更广泛的趋势中概括局部变化。

结论

本文是为界定跨学科和跨学科可持续发展研究中研究质量的共同原则所作的广泛努力的一部分(例如，Defila和Di Giulio 2015, Magliocca等人2018)。具体来说，它有助于对原型分析、其范围和当前挑战的共同理解，并有助于改进研究设计。根据来自不同研究领域和认知群体的经验，这是我们第一次尝试为原型分析制定普遍适用的质量标准。通过确定实现它们的策略，我们的目的是帮助学者判断原型分析是否适合他们的研究问题，并为他们的研究规划提供指导。

基于对原型分析经验丰富的学者的调查和两次研讨会，我们确定了以下几个优先考虑的挑战:(1)如何建立一套原型的有效性;(2)如何划定原型的边界;(3)如何找到合适的属性。我们认为，这些挑战可以通过采用四个质量标准来解决:(1)原型套件中的每个原型都应该精确地指定并证明其有效性域;(2)构建原型，使其能够以不同的方式一致地组合，以表征单个案例;(3)属性的通用词汇应该是多层次的，以显式地导航不同的抽象层次;(4)属性配置、有效性域与理论之间的拟合。我们提出了实现这些质量标准的几个策略，以指导未来原型分析的设计。

由于原型分析是最近的创新，未来的研究无疑将为我们所概述的质量标准的进一步发展和改进提供投入。我们希望我们的建议能成为这一努力的起点。我们相信，采用拟议的标准将进一步增加原型分析的潜力，有助于发展综合而微妙的视角，这是在一个异质世界中解决可持续发展问题所迫切需要的。

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