合成

体系结构的自适应集成在大型合作项目

• 文摘
• 介绍
• 体系结构的自适应集成
  • 集成的知识
  • 类型学的集成
• 自适应集成的体系结构的关键属性
  • 面向目标的结构
  • 学科和跨学科的组件
  • 连接机制
  • 监控和适应的过程
  • 定义边界与灵活性
  • 项目AAI的意识
• 跨学科的项目
  • 气候、农业和林业的帽子
  • 松木集成网络:教育,缓解和适应项目
  • 区域气候变化对西北太平洋农业方法beplay竞技
  • 气候和玉米种植制度
• 知识的生产和应用
• 对这篇文章
• 确认
• 文献引用

介绍

一代的创新科学及其应用来解决复杂的社会问题与管理人类自然系统需要相关研究方法,反映了这些系统的复杂性。然而,大型的建筑,多学科、多机构,多年的项目,进行必要的系统方法研究不清楚,尽管增加公共和私人资金和越来越多的话语transdisciplinarity和团队科学。在这个合成纸,多样化的过程和结构的概念与使用进行合作研究开发体系结构的自适应集成(AAI)大型项目。在这种背景下AAI被定义为显式和隐式动态结构和流程描述异构组科学家之间的合作和利益相关者努力解决共同问题影响的复杂系统。

AAI公司提供了条件反射的系统方法研究耦合的人类自然系统的组成部分和协同作用的关系能更好地理解适应性反应环境的变化。合成后的AAI特征,三大粮食和农业研究所(U.S. Department of Agriculture-National (USDA-NIFA)协调农业项目(帽)集中在适应和缓解气候变化的条件作为此体系结构的例子。AAI的根本前提是解决复杂系统的项目可能不一定符合均匀跨学科的理想。相反,我们发现,这些项目需要实现的能力(1)注意可能发生异构类型的合作,(2)反馈机制,鼓励发展适应性管理响应不断变化的环境的研究及其应用,和(3)目的性将学术和非学术参与者的视角和专业知识来指导项目的结构调整。

体系结构的自适应集成

在过去十年中被广泛认可的需要能够解决复杂系统问题的科学跨学科协作和刺激感兴趣创建一套新的术语和语言:科学融合(2011年夏普和兰格),科学哲学对话协作(Eigenbrode et al . 2007年,克鲁利et al . 2010年,O’rourke et al . 2013年),协作生产力科学合成(汉普顿和帕克2011),和团队科学和transdisciplinarity(2005年Max-Neef Stokols et al . 2008一个莱尔et al . 2014年,库克和希尔顿2015)。作为文学出现了这一趋势的一部分,力求描述和量化内部可能发生的不同类型的集成科学合作(2011年汉普顿和帕克,克莱因2014)。这些模式通常把科学融入层次类别通过多学科从纪律,pluridisciplinary,交叉学科和跨学科的(例如发辫等。2004年,Max-Neef 2005年Stokols et al . 2008一个)。

虽然细节各有不同,集成分类(图1)扩展的相对独立的调查人员和专业学科的综合,协调,和变革;跨越学科;,包括利益相关者在努力(发辫et al . 2004年),从问题制定通过数据收集、解释和应用程序。最后一类,通常称为跨学科的,被提拔为独一无二的能力,或许需要解决社会最复杂和困难的问题,如影响人类和自然系统相互作用在不同类型的规模,即。、时间、空间、和人类机构(发辫et al . 2004年,Max-Neef 2005年—2010年,杰克逊等人。2010年,汉普顿2011年帕克,杜布哈蒙德和2012年授权et al . 2014年)。从概念上讲,transdisciplinarity超出跨学科整合涉及非学术利益相关者来解决研究和实际应用之间存在的差距通过协作生成知识(莱尔et al . 2014年)。有效集成使用许多流程和结构构造复杂的组织方式,使研究人员能够创建新的科学知识,让利益相关者参与生成和评价的新知识,并准备新科学家采取多层耦合的人类自然系统的复杂性(2011年汉普顿和帕克,哈蒙德和杜布2012年,帕尔默2012)。

集成的知识

在自然科学和社会科学的研究已经从观测,实验室,和特有的学科科学检查连接的系统关系高度跨学科的努力明确涉及biogeophysical之间的联系,人类和社会系统(柯林斯et al . 2011年)。研究平台,承担,理解不了这些不断变化的人类自然系统和自适应能力也必须不断改变和适应生成各种各样的科学数据和涉众需要的知识。这些平台资源整合能力,合成,模型,解释,并应用数据不断增长的规模和复杂性。

AAI公司的任何大型合作项目从事知识生产的这些系统性的关系有多种结构和过程有效整合三种类型的知识:纪律,系统关系和利益相关者。第一种知识深,专业、学科知识系统组件(2012帕),科学是基础的基础。学科方法使用的工具、方法、过程、概念和术语或语言独特,特定的纪律(发辫et al . 2004年)。建立学科知识一直是科学的基本构建块。例如,迅速扩大细胞生物学知识,生物化学,分子生物学结果主要从学科研究。因此,学科专业化是必不可少的理解模式共同构成系统的特定现象(2010年约翰逊,汉普顿和帕克2011)。

第二种类型的知识问题理解整个系统和系统组件之间的关系。这需要识别机制和各个部分之间的联系,生产系统的涌现性和驱动和响应随时间变化的因素,例如,温度和降水结合人类管理实践及其对土壤水分的影响,作物疾病的出现,和植物生长的时间,开花,种子与收益率(约翰逊2010年,柯林斯et al . 2011年)。系统研究涉及许多学科理论发展结合多种研究方法,从主数据收集和比较分析合成和建模的主要和已有的数据和结果。理论开发和测试,涉及两个或两个以上的学科是一个谈判的定义和方法,特点是哪些因素重要协议,需要测量什么,需要如何进行度量,需要统计(1994年Innes)。各种各样的组织结构和过程是可以促进多学科之间的交互将不同的术语,方法和技术,类型的数据建模和合成(发辫et al . 2004年,杰克逊等人。2010年,哈蒙德和杜布2012)。

从业者的第三种类型的知识或利益相关者评估学科和系统知识对他们的个人经验和价值观来创建他们自己的现实生活的看法。这个知识是建立在日常理解和解释世界的经验。当科学知识和普通涉众知识有密切互动的机会,都是重塑和改变(Innes 1994)。这种谈判关系是一种有价值的反馈机制,可能导致适应的研究设计和利益相关者科学社区的新应用程序。整合利益相关者和科学知识支撑了跨学科的研究过程,使合作者理解连接和元素组成整个系统,由拉丁语派生隐含的集成,“使整个”(克莱因2012:284)。

这三种类型的知识是互补的。没有纪律知识、基本流程不能被充分理解机制和制定适当的应用程序。没有系统的了解,专业知识不能包含有意义产生变革性的见解和解释相关的系统作为一个整体。没有从业者之间的反馈和研究企业,学术研究可能产生知识,不能直接用于解决问题(克里斯腾森et al . 1996年)。结构和过程有效的AAI必须促进知识专门化的综合和集成层的信息,结合现象的复杂性和多样化的关系感兴趣的合作努力。

类型学的集成

一种广泛使用的类型学的集成总结了从纪律到跨学科的发辫et al .(2004)和图形化显示如图1所示。在这种类型学,跨学科的意味着科学家和利益相关者之间的集成通过执行从项目概念,它不同于其他特征的这种类型的集成(波尔et al . 2008一个)。

然而这类型学,不足以代表协作复杂性的范围内发生一个大的项目解决人类自然系统。首先,参与者在跨学科协作(一个包容性的术语代表的整个类型学集成)可能会发现没有充分集成的一个类别描述他们的协作过程。第二,出现了非常大的项目,如那些为了解决诸如人类对气候变化的反应,自然资源的可持续发展,人类的健康和社会,和其他系统问题需要多个节点的协作,每个都有独特的目标和不同的最优水平的集成(罗伯逊和后2005年,beplay竞技上et al . 2011年)。

这些项目可能涉及数十或数百名参与者来自不同学科(2011年汉普顿和帕克,哈蒙德和杜布2012)。一个假想的大型综合项目,包括子团队一起工作使用不同类型的合作。一些分队可能mono-disciplinary协作,其他人可能会强烈的参与性,还有一些可能是跨学科的。作为一个整体,项目可能与异构跨学科的合作发生在整个项目中,通过一些分队与利益相关者密切合作和其他人追求专业目标或特定类型的跨学科的整合。这种协作架构需要灵活和动态随着情况的变化(例如,新的科学发现,从涉众反馈应用程序),随着项目的发展和成熟。例如,与利益相关者的集成可能主要驻留在一个或几个子团队在项目的早期,但扩展到其他项目开发。项目的AAI将倾向于表现出有机的、动态的、自底向上的流动性,这是一个签名的合作过程(例如,萨满et al . 2013年)。它是一种自然属性,可以由项目领导协调使用各种反馈机制和管理策略。AAI公司的每个项目提出是独特的,符合克莱恩的(2012)集成的第一原则:没有统一的公式,它的成功。然而,大量的文献表明,一些一般性的AAI特征可以有效地用于指导大型项目组织完成集成与transdisciplinarity有关。

自适应集成的体系结构的关键属性

基于文献和检查三大USDA-NIFA跨学科的项目,AAI的六个关键属性相关的开发和实现高水平的大型团队项目的功能(表1)。多个混合方法用来系统地收集数据来跟踪这些五年USDA-NIFA项目的形成发展和评估早期和中间结果从他们2011年《盗梦空间》。包括preproject、midproject postproject评估(2016年将发生)合成从调查、焦点小组、定性访谈、档案分析会议记录和行动项目,外部评估者观察和报道,社会网络分析和民族志。年度项目续签(Y1-Y5) USDA-NIFA包括产生的这些发现基于分析总结项目董事和经理,项目评估,社会科学家团队。然而,更重要的是,项目董事和经理,核心领导,和整个团队使用这些数据源已经过去四年作为反馈机制来记录和理解团队流程指导适应性管理团队开发。正在进行形成性评价和小组讨论允许项目董事和经理确定类型和强度的团队集成在整个项目中,节点内的项目,更多的跨学科交流将增强研究和应用能力,以及如何加强利益相关者参与。

我们讨论六AAI属性的文学和将它们应用于大型股来说明这类项目的动态和发展的性质。(1)目标导向结构,(2)学科和跨学科的组件(3)机制来连接,(4)监测和适应过程,(5)定义的边界与灵活性,和(6)的认识项目AAI(表1)。

面向目标的结构

公开和私人资助的大型项目预计将完成他们提出的愿景和目标,指定目标和可交付成果。愿景和支持目标驱动项目架构和项目领导和成员所使用的不断保持专注工作,确定新的机会导致或分散从项目目的(Mattessich和Monsey 1992)。目标必须是具体的、现实的,可实现的,以及清楚所有的团队成员,鼓励关节活动范围,确保统一的目的(1988年棺材,Mattessich Monsey 1992 Schauppenlehner-Kloyber和预告2015)。协议在团队目标使项目的集成和综合阶段(康奈尔和帕克伯格曼et al . 2012年,2013年)。

大型团队通常被组织明确成子团队专注于特定的项目目标提供协作的基石(Rhoten 2003年,哈科特等人。2008年,汉普顿和帕克2011)。他们在项目组织图表表示,为组织活动提供预先确定的正式结构,确保在项目中沟通,维护参与者问责。作为大型项目的进展,然而,差距在正式组织会变得明显,需要自发的或故意的形成和改造合作子组最初不包括在组织结构(波尔et al . 2008bStokols et al . 2008一个,2008年b,2012年Klein)。在项目的目标指引下,团队结构的演化包括附加的子组,使交付结果必要实现更大的视野。最初的组织图表三个USDA-NIFA帽项目(图2)说明项目的典型的概念简单结构在初始创业阶段(图2一2 c 2 e)。在操作实现项目结构作为附加的子团队出现更复杂的和集成在团队中发生。这是由一个更密集网络、动态组织结构图(图2 b, 2 d, 2 f)。

学科和跨学科的组件

学科科学家是主要的,跨学科团队的基本单位(2012年2011年夏普和兰格,帕尔默),反映了当前discipline-centered科学培训模式。发辫et al。(2004)的类型学集成定义学科作为科学在一个学科交互或面向开发新学科的分支,更深层次的知识和理论。协作团队成功似乎取决于纪律组成和网络结构之间的相互作用,根据Troster et al。(2014)。项目解决的问题涉及许多学科必须协作结构促进不同学科的集成和合成镜头(2007年皮尔克,Strijbos 2010)。这些问题涉及到人类和自然系统相互作用,集成还必须包括非学术知识的涉众(2013年2013年2007年皮尔克,bam,迪茨)。集中式任务网络帮助促进团队性能通过一个结构的相互依赖性,组织团队成员获得工作的输入,输出到其他团队成员分配工作,并整合项目工作流程(Troster et al . 2014年)。

参与大型跨学科项目必须故意努力理解其他学科的语言。“强”transdisciplinarity Max-Neef描述(2005)创建了一个独特的,紧急,合成,共享概念的现实和语言,利用学科贡献的观点。在实践这个理想可能无法实现或成功所必需的大型项目涉及数十名科学家和许多学科存在的相对较短的时间。尽管如此,务实发展共享通过洋泾浜语言从巴别塔克里奥尔语(布莱克威尔和良好2008)可以提高理解和有效地促进集成整个学科作为一个项目的发展。

自发的表现创造力和适应性集成USDA-NIFA帽项目的特设工作组没有明确划定的出现在原始组织图表但产生解决新发现的任务和目标(图2)。其中一些特设工作组是纪律,但大多数交叉学科来解决气候和种植制度建模等问题,结合区域经济模型与气候预测和社会经济情况,结合气候预测和生物模型,监测温室气体排放控制农艺实验,评估通过水运或碳氮损失保留在土壤中。这些特设工作组代表紧急自适应体系结构构建的合作环境。

连接机制

尽管大多数参与大型合作项目将致力于与科学家的多样性和利益相关者密切合作,很少有这样做的经验和技能。传统的学术指标用于识别和推广强调个人成就和单个或第一作者出版的科学发现。因此,在学业上成功的人往往不会或开发团队协作技能需要进行跨学科的研究。此外,这些新的大型项目合作往往准备所需的额外时间来开发新的技能和维持跨学科的努力。项目必须有目的的使用多种机制连接参与者,传授协作技能,促进学习,建立信任,培养文化支持和奖励额外的努力和冒险。此外,可操作的跨学科科学需要利益相关者的参与,以确保研究与社会规范兼容,行为和治理结构(2012年赖特莫顿和布朗2011年,帕尔默)。与气候相关的项目,例如,面对科学理解气候之间的差距,农业、林业和知识,经验,和信仰的农民,森林,和其他利益相关者的收益人的研究(卢贝尔et al . 2011年,阿尔布克尔et al . 2013年,2014年,Prokopy et al . 2015年)。

有三个关键的结构性挑战启用有效的连接和集成跨学科项目参与者包括:(1)如何链接不同的概念框架允许创造性的跨学科综合问题公式化的执行和应用,(2)如何使用技术,在空间和时间关系构建和有效合作,和(3)如何使利益相关者,以确保项目科学是可行的。Schauppenlehner-Kloyber和预告(2015)表明,参与式组织过程,促进社会学习帮助项目朝着跨学科的解决问题。团队必须承认和愿意学习的多样性的假设,方法,科学的方言,在合作项目和方法(彭宁顿Eigenbrode et al . 2007年,2008年,夏普和兰格2011)。

明确,双方同意交战规则可以实现关于对合作行为的期望,谈判策略的差异和到达在项目团队和整个协议,明确预期数据管理、政策和知识贡献的出版物和其他产品。这些规则帮助形成一个共享的基础文化,可以保持项目的焦点,降低不确定性,鼓励和奖励合作参与。

多团队的定义不是空间托管的,所以立即面临挑战,沟通和团队建设。面对面交流的重要性,快速沟通的想法和信息,建立工具性信任,即。,trust associated with judgment of risk (Slovic 2000), and diffusing conflict (Hampton and Parker 2011, Rubin and Fornari 2011) are well recognized. A number of studies find that face-to-face group meetings are most effective in building team cohesiveness, developing trust, and increasing communication efficiency to accelerate idea generation (Hackett et al. 2008, Hampton and Parker 2011, Rhoten 2003). Hampton and Parker (2011) report that the number of face-to-face meetings among team members is the strongest predictor of working group productivity and scientific impact, even when project total length of time is controlled for.

的方法来应对这一挑战在虚拟或semivirtual组织包括结合使用标准的虚拟协作工具,如电子邮件和电话,专业社群,电话会议和虚拟visual-audio技术允许整个团队和子团队定期会面。意识,幽默感和对虚拟沟通的局限性和采用最佳实践需要最大化这些交互的质量(Bazarova 2009年沃尔特,Johnson et al . 2009年,沃森2012)。

机制,包括利益相关者是多种多样的,取决于项目的类型。方法实现三个不同程度的USDA-NIFA帽项目包括(1)整合利益相关者在所有阶段的研究;(2)为利益相关者提供机会来讨论一个特定的主题或项目主题,与反馈回路,所以利益相关者可以看到他们的想法是如何实现的;(3)场天,主题演讲指向公共利益相关者会议;(4)计算机软件或web工具,使利益相关者与项目和彼此交互虚拟社区;(5)建立利益相关者咨询小组,有一个持续的参与和投入的期望。

监控和适应的过程

尽管所有精心策划的项目首先显式的组织结构或功能,大型项目和任务的规模和复杂性排除预测项目需求和交互将如何演变随着工作的发展,和多个合作目标的相对重要性往往随时间变化(Stokols et al . 2008b)。因此,流程需要,允许调整或适应未来的项目结构不完整的知识需求。情况类似于环境管理场景多个相互作用的环境和生物因素混淆的预测输入系统响应管理还必须采取行动,尽管不完美的知识(1986年1978年温和,沃尔特斯,2010年NRC,普赖尔2013)。适应性管理是一个迭代过程,监测后实现最初的管理计划,定期评估结果和成果,调整相关管理行为作为系统响应的知识提高(球场骚乱et al . 2013年)。适应性管理的原始配方(1986年1978年温和,Walters)合并来自利益相关者的反馈机制(球场骚乱et al . 2013年)。自适应治理、适应性管理基于一个重要的社会构造,是连接的关键在多个组织水平和努力使自组织团队利用许多知识来源来实现共同的目标(Folke et al . 2005年)。所有这些特性的自适应管理适合大型跨学科项目。

监控工具告知的造型的发展项目包括项目参与者的调查,面对面结构与团队成员交谈,观察笔记工作组会议的领导和外部评估,分析归档会议活动和行为(例如,出版物,演示),季度进展报告,民族志,输入从利益相关者群体和社会网络分析基于调查的参与者对其相互作用的性质。

定义边界与灵活性

战略和组织的灵活性是一组核心的能力适应预期和不可预见的变化(埃文斯1991)。的各种集成网络和伙伴关系不是静态的,而是不同类型和尺度之间的转换和连接的活动作为流体创作过程的一部分追求并创造性地运用科学的约翰逊(2010)。这可以刺激流动性有目的的正式和非正式的对话和信息交流的机会,其中包括“溢出”或“泄漏”从一个网络或子组到另一个内部和外部的组织。灵活性在复杂的团队经验与有效性(麦库姆et al . 2007年)和包含两个积极的元素,即。、规划未来变化和活性元素,即。埃文斯,应对不可预测事件(1991)。至关重要,因此,团队成员保持灵活性对于团队战略和组织的自适应方法是有效的(Stokols et al . 2008b)。

AAI公司的流动性要求的组织结构的灵活性,但有界和保持关注的目标。激励的一种方式的灵活性和创新在一个大型结构是鼓励惠特利(1999)所说的“自组织”中的项目和子组。自组织意味着项目总监和经理不做所有的决定,然后分发给团队成员,而是假设每个成员了解科学的一段,预计贡献他们认为需要做的事情。汉普顿和帕克(2011)称之为自由放任的管理方法,它允许工作组自主权和灵活性组织根据他们来完成。这个结构默默承认,每个参与者带来截然不同的类型的知识,管理和沟通技巧,和个人网络和人际关系,预计贡献他们的利益建立科学创新的下一层。Troster et al。(2014)发现,适度集中的任务网络促进团队绩效。因此,领导的作用是维护工作的重点和方向”,同时允许灵活地利用偶然,可能改变想法,出现“(汉普顿和帕克2011:908)。当这种灵活性与边界方法加上精心设计的监控和反馈过程,网络子团队增加导致项目结果的概率。

项目AAI的意识

AAI服务鼓励团队的项目范围的意识自我组织和共享负责项目目标进度和适当的自适应行为。作为个体的团队成员更好地理解发展的结构,他们分别适合个子团队,整个团队的成员,他们有机会和权力巩固和扩大在工作和留出那些分散的努力或似乎外围项目作为一个整体。当监测结果广泛共享超出了项目总监,运营团队,和领导,他们成为小组的反馈机制,可以增加问责效率以及整个团队。项目的AAI可能不是明显的定期项目参与者,除非它是明确和团队成员之间的讨论。一旦发展结构和过程是理解整个团队,效率和效果更有可能发生。这样的协作结构意识在非常大的项目也可以帮助领导和参与者意识到合作的巨大潜力和实现结果成正比的公共和私人投资在这些项目的支持。此外,这种意识增加个别科学家有能力领导和/或更有效地为未来合作项目的成功作出贡献。

在下一节中,三大,USDA-NIFA资助帽是作为研究案例,说明AAI的多样性,可以出现科学家和利益相关者组织来解决社会问题。这个分析也提供了证据表明,这六个AAI属性可以帮助培养和增强团队意识和能力来完成跨学科,大规模、成果导向的合作。

跨学科的项目

气候、农业和林业的帽子

科学关注气候变化和差异的互联性气候、自然环境和人beplay竞技类社会已经导致许多公共和私人投资跨学科的项目,以鼓励创新和交叉科学思想(萨满et al . 2013年)。USDA-NIFA帽以及展示大型集成项目的紧急和动态协作结构连接越来越多学科领域的气候科学和完善但多样化的农业和林业领域,包括许多生物物理和社会科学分支。USDA-NIFA帽反映赠地大学系统的三部分任务的研究,教育,和扩展/外展。这些竞争性资助项目研究所是反应的一部分NIFA有关气候变化的挑战美国农业和林业的影响。beplay竞技

当前和预计的天气事件的严重程度和时间的变化强调农业和林业应对气候变化的脆弱性(Walthall et al . 2012年)。beplay竞技气候模型同意全球变暖趋势,但不确定性区域和当地天气预测和影响。局部空间变化存在一个大的知识差距的贡献不同的裁剪和林业系统温室气体,以及这些系统的脆弱性和适应能力在极端气候条件下,如干旱、洪水、热量和狂风。研究解决这些复杂的问题利益之间的多向交流(2012帕)研究人员、林业工作者和农民。这些项目有目标准备下一代的科学家协同工作,弘扬人类自然耦合系统科学需要提高适应气候变化和缓解大气温室气体通过碳和氮管理农业生态系统。beplay竞技

2011年USDA-NIFA资助,通过竞争性赠款项目,三个气候限制总额为6000万美元的115年提出的主要调查人员代表27个机构(Eigenbrode et al . 2014年)。这些五年项目跨学科的目标,整合不同学科在biogeophysical和人文科学。扩展和教育组件,负责启动知识和人类行为的变化可以提高减缓和适应气候变化在一个广泛的私人部门。beplay竞技通过必要性,他们必须连接在多向方面学术和非学术知识。NIFA这些项目的费用是产生可量化的结果,与关注减少有限公司₂和N₂O排放,增加碳保留和封存,减少或更有效的使用氮肥,注意水的循环,提高应对气候变化的抵抗能力。beplay竞技三个帽采用合作的方式来管理与共享一致的三个项目费用在会议和类似的挑战。早期的项目领导意识到他们的项目是在2011年提出的明确的组织组织图表(图2 a, c, e)是一个团队的不足表示科学,他们试图培养和发生的项目。组织图表是平的,静态的,和层次,而项目活动是多维、动态、和适应性。AAI属性我们建议这三个项目是通过分析,直观地表示如图2所示。

松木集成网络:教育,缓解和适应项目

原2011松木集成网络的组织结构:教育,缓解和适应项目(PINEMAP)由六个学科团队安排在“平行”,每个都有两位领导人从独立机构(图2)。集成领导人分配与责任参与和指导学科团队开展必要的跨学科合作实现PINEMAP跨学科的可交付成果。随着项目的进展,很明显,这个结构太自顶向下,把太多的责任放在单独的集成的领导人。集成领袖构造与临时补充分组的科学家从多个学科,每个基于一个特定的跨学科活动或集成平台使项目进展总体目标所必需的。这种分散的结构(图2 b)已经有效地促进PINEMAP内多个跨学科活动同时进展。也有转变结构,更好的满足利益相关者在项目中所扮演的角色。在原来的配方,利益相关方参与结构主要作为输入与既存企业landowner-university林业研究合作社(福克斯et al . 2007),合作推广系统,非企业地主,根本和环境教育的利益相关者群体。PINEMAP朝着实现应用的结果,项目更显式指定必要的与利益相关者双向互动来实现项目的减排、适应、和教育目标,结合许多努力针对企业和非企业地主根本。扩展的努力也搬到一个更中部和连接节点在项目结构。综上所述,这些利益相关者,outreach-related结构变化使PINEMAP能够更有效地参与必要的迭代与利益相关者群体沟通来实现项目的结果。

区域气候变化对西北太平洋农业方法beplay竞技

地区气候变化对西北太平洋农业方法(REACCHbeplay竞技-PNA)结构在2011年九个目标:五个科学、学科目标;两个目标集中在教育和扩展;和两个支持目标,一个专注于网络基础设施和一个集成的目标,包括两个横切,整合团队:生命周期分析和农业生态的分带(图2 c)。每个团队有一个指定的首席研究员。设想,根据需要集成会发生在团队中,特别是通过共享网络基础设施,扩展和教育活动。这种结构仍在和目标团队有效运作,但它也产生10紧急,临时工作小组中解决各种交叉活动项目(图2 d)。这些工作组将继续为项目持续时间(例如,学生扩展产品),和其他活跃在这一点上可能会退去的任务完成。新的临时群体仍预期,例如,一个连接生物因素与集成建模。REACCH-PNA主要调查人员和学生之间的协作也出现了和那些参与NIFA-sponsored项目现场特定气候友好的农业(USDA-NIFA # 2011-67003-30341)。后者为精细项目能力建设,即。, within-field, monitoring of greenhouse gas and soil nitrogen and carbon that is complementary to the region-wide efforts of REACCH-PNA (not shown in Fig. 2).

气候和玉米种植制度

最初的2011年种植制度协调的农业项目的组织结构:气候变化、缓解、和适应在玉米种植制度(CSCAP)项目由一个线性配置五个目标,主要围绕学科科学的指导下项目总监和项目经理协调的工作团队(图2 e)。beplay竞技扩展和教育被合并成一个单一的目标。第一个适应项目结构扩展和教育分离成两个不同的利益相关者群体,刻意努力深化气候和农业科学知识在每个组。第一年,纪律的努力目标建立标准化协议实验网站的中央数据库的数据,将各种各样的模型所使用的不同的学科,和发达的理论框架对农民的社会经济调查仪器。随着项目的发展,中央数据库促进项目集成通过提供一个共同的焦点在工程师、农艺和社会科学家收集原始数据,和一些科学家们使用公共数据集与水有关,气候和农业土地管理实践建模。第三年的项目,团队自组织创建各种特设跨学科和多学科组排水等(图2),覆盖作物、耕作、大豆、全国性会议,和社会经济研究所气候研究与另一个NIFA项目有用可用(USDA-NIFA # 2011-68002-30220;不是图2所示)。该项目集成和合成的跨学科的目标是不断地增强整个团队和子组使用各种不同的传播策略,包括积极参与利益相关者和多学科群体的多样性。特别是项目的研究生,很快掌握了跨学科的概念和价值正在努力尝试的方式把它放在行动。

知识的生产和应用

21世纪科学将科学综合和集成(汉普顿和帕克2011)。挑战在于如何扩大从细胞生物和集成到更大的生态系统将人类机构和跨时间的变化(杰克逊et al . 2010年)。这通常需要扩大科学大,跨学科的努力涉及许多科学家在多个学科和涉众。跨学科的团队提供机会构建一个综合的系统,可以开发可行的科学知识解决社会相关问题影响复杂相互作用的人类和自然系统(莱尔et al . 2014年)。摘要AAI框架提出了理解和管理固有的动态异质性很大的跨学科的项目。参加项目范围的AAI便于跟踪团队开发,量化或测量团队动力,并积极鼓励灵活地响应新需求,机遇,改变系统的理解。跟踪within-boundary和跨境知识是一个关键的一步实现系统方法(杜布哈蒙德和2012)和可能导致纪律和跨学科的策略,增加混凝土内了解连接和系统之间。我们的经验有三个大型合作项目应对气候变化和农业强调理解项目的权力架构作为自适应管理、动态框架(1)目标导向结构,(2)学科和跨学科的组beplay竞技件(3)机制来连接,(4)监测和适应过程,(5)定义的边界与灵活性,和(6)意识项目AAI的参与者。这个框架可以促进创新,促进不断适应平台用于构建新知识,并帮助科学发现进入实际应用。目的是加强能力更好地连接理论,数据,和现实是我们努力解决重要的社会问题。

文献引用

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