在社会生态研究中实现整合的承诺:综述和概述

• 摘要
• 简介
• 方法
• 结果
  • 整体集成
  • 概念整合
  • 方法论的集成
  • 学科整合
  • 功能集成
• 讨论
  • 概念整合
  • 方法论的集成
  • 学科整合
  • 功能集成
• 结论
  • 增加社会生态系统研究的整合和潜在应用影响的建议
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

人与自然有着千丝万缕的联系。因此，克服紧迫的可持续发展挑战需要综合的社会生态科学(Liu et al. 2007)。与只关注单向关系(如人类对自然、生态系统服务的影响等)或单组分效应(如生物或社会经济对鱼类种群的影响)相比，这种更综合的方法可以更好地理解涉及人和自然资源的系统(Ostrom 2007, Liu et al. 2015)。例如，了解和关注世界渔业的可持续性挑战，就需要在考虑沿海社区的生计、其他蛋白质来源的管理以及大型商业企业和政府的政治和经济利益的同时，考虑鱼类种群的生物方面。同样，解决濒危物种的恢复问题需要了解人类活动对物种生存能力的影响，以及物种动态如何影响人类生计。应对可持续发展挑战需要转变关注焦点:从将人与自然视为独立的系统，到将其视为一个复杂、动态和综合系统的两个相互作用的组成部分(Pollnac等人2010年，Mace 2014年，Fischer等人2015年)。

社会生态系统(SES)研究认为，社会和环境之间的描述是人为和武断的，鼓励对环境和社会系统的动态进行整体评估(Milner-Gulland 2012, Fischer et al. 2015, Van Noorden 2015)。特别是，人类和生态系统相互作用，在多个相互关联的尺度上产生动态反馈循环(Liu et al. 2007)。这些互动和反馈可以对社会和生态系统组成部分产生积极或消极的影响，即有益或有害(Daw et al. 2015, Bennett et al. 2016)。如果不加以控制，这些反馈会导致制度向不希望的生态系统状态转变(Biggs等人，2009年，Hicks等人，2016年一个)或社会生态贫困陷阱(Cinner 2011)，或者它们可能导致意想不到的后果(Larrosa et al. 2016, Carter et al. 2017)。因此，进一步理解社会生态动力学的跨学科研究框架、方法和途径对于设计更有效的政策和干预措施应对可持续性挑战至关重要(Levin等人，2013年，Liu等人，2015年)。

社会经济地位研究在促进可持续性方面的作用和重要性在文献中日益得到承认(Kajikawa等人2014年，Fischer等人2015年)。通过SES研究，各种系统(如社会、经济和生态学)和学科(如政治学、公共卫生、生态学和社会学)可以整合起来，以衔接生物多样性保护、农业管理、可持续发展和环境管理等可持续发展主题(Kajikawa等人，2014年)。从2010年到2015年，SES研究论文的数量增长了三倍(附录1中的图A1.1)，并且有许多分析框架、方法和方法被应用来实现更好的集成(Schlüter等人，2012年，Binder等人，2013年)。然而，环境科学中主流的综合SES方法的潜力尚未完全实现(Liu等人，2015年，Bennett等人，2017年)。关于SES研究的文献指出了集成可能发生的不同方式，即概念的、学科的、方法的和功能的，我们在表1中定义了这些方式，并为此提供了回顾问题和参考。我们建议，尽管每个维度可能重叠，但都突出了集成的一个重要方面，将问题的概念化方式与用于解决它的方法和实际方法区分开来。因此，这四个维度共同构成了一个全面的类型学，挑战了关于“综合研究”的笼统叙述。尽管这些知识可能为如何进行更有效和更有意义的SES研究提供了关键的见解，但在过去的SES研究中，集成达到了何种程度尚不清楚。

我们系统地回顾了环境、可持续性和自然资源管理文献中SES研究是如何进行的，重点是实现概念、学科、方法和功能整合的程度(表1)。我们的综述包括SES研究中使用的不同术语，包括社会生态、社会环境和人类环境。基于对整合的重大障碍和挑战的讨论(Binder等人，2013年，Larrosa等人，2016年)，我们专注于寻找增加整合的SES研究的机会。最终，我们的目标是提高SES研究的整合程度，从而促进跨学科知识的科学和应用，有助于更好的管理，改善环境和社会成果。

方法

我们专注于社会生态整合的四个维度，即概念、学科、方法和功能(表1)，基于现有文献和13名研究人员的知识和经验，我们确定了关键问题。这13名研究人员在社会生态系统研究方面具有专业知识，并具有生物学、社区发展、保护科学、决策科学、生态学、经济学、工程学、环境管理、渔业、地理学、可持续性和城市规划方面的背景。然后我们进行了广泛的多步骤系统的文献综述和分析，如下文所述。

与我们所探索的四种社会-生态整合类型相关的问题如表1所示。四个问题与概念整合有关，即考虑社会和生态成分、影响方向和价值取向(问题1-4);两个与方法的整合有关，即框架、工具和理论的整合，以及定性和定量方法的使用(问题5-6);两个与学科整合有关，即包含多学科(问题7-8);两个与功能整合有关，即将科学与政策或实践联系起来(问题9-10)。考虑到对社会-生态整合进行有力评估的挑战，我们还纳入了一个评估整体整合的问题(见附录3中的表述)。这个问题反映了文献中对社会-生态概念的更广泛理解方式，因此，它旨在评估一个问题的社会和生态方面作为同一系统的一部分被处理的程度(Berkes et al. 2002,2003, Gunderson and Holling 2002)。

我们使用预先确定的一组标准(附录2)搜索Web of Science数据库，以捕获在环境相关主题中应用或考虑生态和社会信息的论文。截至搜索日期(2015年11月18日)，这套标准产生了1760篇论文。所有的摘要都被a. M. Guerrero和a. Nuno随机分配并阅读，他们评估每篇论文是否符合四个预定义的标准:(1)社会生态方法的描述或应用，(2)与环境相关的，(3)包含环境数据，(4)包含社会数据。评审论文被排除在外，结果产生了700篇合适的论文。附录2包括被排除论文的摘要。

从这700篇论文中随机抽取120篇(17.1%)进行评审。我们共同设计了评审方案，并根据确定的问题对选定的论文进行了评审(表1)。合著者和审稿人由A. Nuno和A. M. Guerrero选择，因为他们目前在SES研究中的角色和背景。使用标准化的在线调查工具收集回答。审查问题的确切措辞，以及用于帮助审查员的指导方针和定义，例如概念和答案类别，在附录3中列出。为了解决潜在的审稿人偏见，每篇论文分配两名审稿人，在评分出现分歧的情况下，分配第三个人(a . M. Guerrero和a . Nuno)进行调节，并在必要时促进讨论，以寻求共识。在120篇被审查的论文中，4篇(3.3%)论文被归类为“评论”，6篇(5%)论文不包括社会和环境数据;因此，这10篇(8.3%)论文被排除在外。然后对其余110篇论文的审查结果进行描述性分析和总结(附录4)。由于有些问题只适用于实证研究，我们在相关情况下指出样本量是指110篇论文的子样本还是仅针对实证研究(101篇论文)。

概念性、方法学和功能性维度的整合度量是通过对回顾问题(表1中的问题1-4、问题5-6和问题9-10)的回答进行汇总得出的。采用图论方法得到学科整合测度(表1中的问题7和问题8)。首先，根据Web of Science数据库使用的分类系统为论文分配学科;在这个系统中，一篇出版物发表的期刊决定了该出版物所属的研究领域。根据这些信息，一个图表矩阵被开发出来，表明两个学科被分配到同一篇论文的次数。然后将其转换为一个网络，其中每个学科都由一个节点表示，如果它们在同一篇论文中被识别，它们就被链接起来。图论分析中使用的算法为节点(即学科)分配位置，使得路径长度最小的节点更接近(Krempel 2011)，从而表明远离网络其余部分的学科对SES研究的整合程度较低。我们还使用了“中介中心性”指标(Freeman 1977)，该指标已被应用于包括引用数据在内的多种网络类型(Hicks等人，2010)，并曾被用作期刊跨学科的指标(Leydesdorff 2007)。它考虑了间接链接，并测量一个节点在网络中其他节点之间的最短路径上的频率;中介中心性得分越高，该特定节点(规程)连接其他节点(其他规程)的次数就越多，否则这些节点(其他规程)将被断开连接。 We have used it to reflect the role that each discipline plays in integrating diverse disciplines in SES research. A similar approach was employed to complement descriptive measures for conceptual integration. However, in this network the nodes denote each of the different variables (social or ecological) incorporated in SES studies, and two nodes are linked when the two variables are incorporated within the same study. Again, we used graph-theoretic methods to visually map integration of social and ecological variables and used the betweenness centrality measure to reflect the extent to which each variable is integrated with other variables to SES research.

审稿人使用李克特量表(从1到5)为整体集成提供了一个衡量标准(见附录3，问题11)，其中1为“最小集成”，5为“大量集成”。我们探索了整体整合得分和所有其他测量方面之间的潜在关系(表1)，并评估了四个维度上的每个整合度量对整体整合得分所起的作用。为了解释李克特量表的定量性质，但没有对有序类别之间的距离做假设，使用有序逻辑回归来评估关系。为了研究二元变量的潜在影响，如利益相关者参与的发生，拟合了具有准二项误差分布的广义线性模型，以解释过分散，并建立了一个logit链接。在R版本3.3.2 (R Foundation for Statistical Computing 2016)中进行统计分析。由于可能的答案类别范围很广，例如，方法的类型，以及后续每一级的样本量小，每个类别至少需要10项研究的数量，以便在统计模型中纳入和比较。

结果

整体集成

所有论文的综合得分中位数为3(平均值= 2.8，标准差[SD] = 1.2;(1 - 5)。接近一半的论文在整体整合方面得分中位数，而五分之一的论文得分最低(附录4图A4.1)。

概念整合

在随机选择的110篇符合我们预定义标准的论文中，101篇是提出观察或实验数据的实证研究，9篇侧重于概念性贡献。大约三分之二(64%)的实证论文捕获或考虑了双向交互作用。当比较使用不同方法(即建模工具、概念模型、参与式方法、统计工具、社会和生态数据比较以及社会-生态框架)的研究之间的双向性时，我们发现了一些证据，尽管不是决定性的，但使用建模工具(不包括统计模型)或社会-生态框架的研究更有可能考虑双向作用(t = 1.67, p < 0.1和t = 1.70)。P = 0.09)。

大多数SES研究反映了人类中心的观点(81%)，分别有10%和7%的论文反映了生态中心和关系的观点。经验性SES研究中最常见的变量是土地利用或资源利用变量，其次是生物物理变量和经济变量(n分别为75、72和62;具体结果见附录4表A4.1)。此外，网络分析结果表明，除了土地利用和生物物理变量外，生物多样性和人口变量在SES研究中更频繁地与其他变量整合(图1和附录4中的表A4.1)。总体整合评级与多样性(即使用的社会和生态变量的数量)无关(t =−0.26,p = 0.79;因此，尽管结合更多的社会和生态变量的多样性捕捉到更多的社会-生态系统，这些结果表明目前的应用在概念整合的其他方面存在不足，例如，未能捕捉到双向交互作用。

方法论的集成

SES研究的特点是使用各种工具，将社会与环境方面结合起来，包括社会生态框架、建模、空间、参与性和统计工具(附录4中的图A4.3)。它们的应用和目的差异很大。例如，大多数工具是用来描述社会-生态系统的(84%;表2)，以便理解其组件、关系或理解中的问题或差距。涉及社会生态框架、概念模型和统计或描述方法的论文尤其如此(图2)。旨在测试管理备选方案、战略或政策或假设的研究也很常见(表2)，特别是那些应用建模和情景评估工具的研究(图2)。专注于确定预期的未来道路或预测未来变化的论文较少(表2)。预测在使用情景评估、建模和参与性工具的研究中很常见(图2)。此外，利益相关者参与在使用决策支持工具和参与性方法的SES研究中很常见(图2)。

我们发现，实证研究使用的工具数量随着整体整合得分的提高而增加(t = 2.28, p = 0.02;此外，尽管样本量较小(附录4表A4.3)，但在使用建模方法、空间整合工具和司机-压力-状态-影响-响应框架等工具的研究中，整合水平较高。表明使用任何理论(如弹性理论、公共池资源理论和适应周期理论)的研究中，平均没有发现显示出较高的整合水平;然而，当比较回顾研究中最常用的理论，即弹性理论、公共池资源理论和系统论之间的整合时，系统论研究的整合得分显著更高(t = 2.09, p < 0.04;最后，我们发现三分之一的实证SES研究整合了定性和定量方法，而一半的SES研究只使用定量方法。

学科整合

我们的分析表明，与其他学科相比，SES研究更好地整合了一些学科(图3)。鉴于我们对环境相关文献的关注，我们的综述中很大一部分SES研究被分配到环境科学和环境研究(n = 345和n = 339)。在SES研究出版物中发现的不同学科中，生态学代表性较高(n = 379)，其次是生物多样性保护和地理(n = 75和56);图论分析结果表明，生态学、城市研究、地理学、地球科学和经济学等学科比生物学、公共管理、社会学、人类学、海洋和淡水生物学等学科更融入到SES研究中(图3)。环境科学和环境研究的中介中心性得分较高，其次是生态学、生物多样性保护和城市研究(n = 342)。N = 177, N = 137, N = 34, N = 33;均值= 21.4,SD = 65.2;附录4表A4.5)，表明他们在SES研究的学科整合中起着“中介”作用。

功能集成

与定量研究相比，利益相关者更有可能参与定性研究(t = 2.40, p = 0.02)或定性与定量相结合的研究(t = 3.25, p = 0.002;表3)。然而，结果表明，涉及利益相关者不一定会带来更好的整体整合(t =−1.34,p = 0.18;然而，当比较不同阶段(如问题定义、研究设计、数据收集、分析/评估和/或输出交付)涉及利益相关方的研究对整体整合得分的潜在影响时，研究设计阶段涉及利益相关方的研究在整体整合得分上显著更高(t = 2.46, p < 0.02;我们还发现一些证据表明，与不提供建议的研究相比，为实践或政策提供建议的研究更有可能得到更好的整合(表5)，尽管仅在0.1水平上具有显著性(t = 1.72, p = 0.09)。

讨论

人们普遍认为，当社会和生态因素都被考虑在内时，可持续的环境管理解决方案更有可能实现(Ostrom 2007)。然而，我们的研究结果表明，尽管中等水平的整合是普遍的，正如围绕中值整合水平(李克特量表上的3)的出版物集群所显示的那样，在概念、方法、学科和功能维度的结合上，SES研究的整合仍然缺乏。能够更好地整合人类和环境方面的研究应用了多种工具，在设计阶段涉及各种利益相关者，并经常产生实际的建议。使用建模工具或社会-生态系统框架的研究能够更好地捕捉社会和环境组成部分之间的双向相互作用。这些结果强调了关于问题框架、方法、跨学科和涉众参与的决策对于集成是多么重要。随后，我们在概念、方法、学科和功能整合的文献中简要定位了我们的结果。

概念整合

从根本上讲，社会经济系统研究的整合需要考虑社会和生态两个方面的研究，但我们发现在社会经济系统研究中仍缺乏概念整合。这反映在一些被认为对应对可持续发展挑战很重要的社会变量的代表性不足，例如文化、政治和权力(图1和附录4中的表A4.1)，以及我们最初的抽象评审结果中，其中，有四分之一最初确定的SES研究被排除在外，因为它们只关注社会变量(附录2)。这些结果与Rissman和Gillon(2017)的发现一致，他们发现三分之一的SES研究只包括社会方面。

学术文献中已经很好地表达了整合社会和环境方面的需求(Ostrom 2007, Pollnac等人2010,Bennett等人2017)。根据利益体系的不同，一些方面，例如文化联系、管理参与、强大的制度和环境保护，对系统动力学可能是至关重要的，因此将它们排除在规划之外可能导致管理失败(Ban et al. 2013, Cinner et al. 2016)。了解可能支持或破坏管理有效性的一系列社会条件(如财富或贫困、人口统计、文化、政治和权力)和行动(如收获和管理)对提高可持续性至关重要(Reyers等人，2013年，Hicks等人，2016年)b， Finkbeiner et al. 2017)。

一些整合度最低的变量存在于“纯”生物科学中，如进化、遗传学和动物行为(图1)。这些领域的应用科学可能不如其他固有整合度更高的变量(如生态系统服务)发展得好。然而，随着这些变量对管理的适用性进一步发展，它们可能会随着时间的推移变得更加集成(例如，Anthony和Blumstein 2000, Hoban等人2013)。例如，决策者通常对遗传学理解薄弱，这是成功监测和管理保护遗传多样性的干预措施所必需的(Hoban et al. 2013)。通过遗传学家和政策制定者之间的伙伴关系，保护遗传学可以更好地融入到管理中(Hoban et al. 2013)。同样，将动物行为与其他社会生态变量整合在一起的潜力在人类与野生动物冲突的发展工作中得到了证明(Carter et al. 2012, 2017)。

我们发现，三分之二的SES研究考虑了社会和生态成分之间的双向作用，这是令人鼓舞的。如果我们想要了解系统动力学或识别保护干预可能导致低效或反常结果的潜在非预期反馈效应，这是至关重要的(Larrosa et al. 2016)。尽管我们的研究结果表明了应用社会-生态框架的好处，但其他研究表明，特定框架考虑双向互动的程度存在很大差异(Binder et al. 2013)。例如，人-环境系统框架、管理战略评价框架和SES框架考虑双向交互，因此很好地有助于SES研究(Ostrom 2007, Svarstad等人2008,Bunnefeld等人2011)。然而，应用这些框架的挑战在于经验地捕捉和测试这些双向关系中的一些，例如，随着时间的推移，影响和好处。这将需要更复杂的研究设计、方法、资源和分析。

方法论的集成

我们的结果表明，应用更多工具的研究实现了更高水平的集成。这可能是因为了解不同的社会和生态方面，以及它们之间的相互作用，可能需要应用多种工具。采用多种方法或混合方法可以获得多种好处。多种方法工具包支持三角测量，以更好地理解问题。例如，生态系统动力学的综合模型可以使用现有的经验观察数据，结合通过访谈或通过模糊认知映射或参与性研讨会上收集的利益相关者知识(例如，Özesmi和Özesmi 2004, Langmead等人，2009,Daw等人，2015)。同样，焦点小组、访谈或便利的研讨会可以帮助澄清问题背景，确定关键因素(社会或生态)和关注调查的相互作用(例如，Game et al. 2017, Guerrero和Wilson 2017)。提高对现有方法学工具包(附录4中的图A4.3)和如何在研究团队或项目中使用它(图2)的认识，可以帮助解决这一挑战。

我们的研究结果表明，理论的应用与研究的整合程度无关，系统理论除外。这可能是因为许多理论都有特定的学科，例如社会或生态学的根源，而不是从一个整体的角度产生的。然而，新的概念，如远程耦合(Liu et al. 2013)和方法，如社会生态网络分析(Janssen et al. 2006, Bodin et al. 2016)不断出现，可能为整合社会和环境方面以及社会生态研究中理论的发展和整合提供新的可能性。尽管前景广阔，但新兴的跨学科方法可能为集成SES研究带来的见解只能随着实证应用的推进而揭示。

学科整合

我们的研究结果表明，除了环境科学和环境研究，生态学、生物多样性捐赠和城市研究学科在整合其他学科到社会生态研究中发挥着关键的中介作用。这可能是因为所处理的问题或问题的类型，更多的跨学科性质，或在这些学科内工作的研究人员的文化。我们警告说，我们衡量学科整合的方法是有局限性的，它是基于Web of Science使用的学科分类，它根据期刊分配学科。Web of Science主题类别是最受欢迎的分类系统之一，而且易于访问(Waltman和van Eck 2012)，增强了我们进行比较的能力。然而，期刊级分类系统有重要的局限性:多学科期刊可能包括广泛的领域，因此，我们的方法可能会错过研究人员正在从事的学科，但他们发表的期刊没有反映这些学科。已经有人提出了更复杂的方法，如出版物级系统，根据引文将单个出版物分类为学科集群(Perianes-Rodriguez和Ruiz-Castillo 2017)，并可用于进一步的研究。尽管如此，除非学科整合，否则整合的SES研究的前景将无法实现，我们的研究结果表明需要在几个领域进行更好的整合(图3)。

当然，跨学科研究面临着许多公认的挑战，包括资金挑战、独特的学科方法和文化、较长的时间要求和制度限制(Campbell 2005, Bromham et al. 2016)。通过创建跨学科团队，花时间建立信任并了解不同学科，确保有足够的资金和时间，并与来自不同学科的代表设计项目，可以实现更大的学科整合(Christie 2011, Bennett et al. 2017)。吸收来自不同学科的研究人员将增加对不同社会和生态因素的认识，从而增加概念的整合，并提供更多样化的方法学工具箱，从而增加方法学的整合。

功能集成

我们的研究表明，大多数SES研究试图以某种方式通知管理行为，无论是通过描述系统或通过测试管理方案;70%的研究提供了，即使是一般性的建议。然而，只有43%的研究包含了管理或政策的实际建议。

包含实际建议的研究在社会和生态组成部分的整体整合方面的得分一般高于不包含实际建议的研究。这可能是因为更多具有应用目标的研究，例如针对特定政策干预的研究，需要综合方法，但它也表明，研究的综合程度越高，研究人员就越有可能提供实际的建议，从而更有可能产生实际影响。尽管如此，这对那些有兴趣发展知识以支持政策和实践的研究人员来说是一个重要的发现，并值得进一步考虑在SES研究中支持整合不同类型知识的最适当的方法。

让利益相关者参与旨在影响政策和实践的可持续性研究的重要性日益得到认可(Lang等人，2012,Wiek等人，2012,Mauser等人，2013)。关于科学-政策接口、知识共同生产和边界组织的文献强调了项目规划的共同设计方法的重要性，包括学者(自然和社会科学家)和从业者(来自政策、社区、商业和工业)之间的共享问题定义，不同类型的知识的集成，以及参与活动，使研究能够解决实际相关性的挑战，并促进利益相关者的所有权(Young等人2014年，Brondizio等人2016年，Chapin等人2016年，Turner等人2016年)。我们的研究结果表明，利益相关者的参与应该是战略性的，并发生在研究过程的适当阶段，特别是在设计阶段。这可能是因为，通过适当的设计和促进，科学家、决策者、从业者和受影响的利益攸关方之间的对话可以改善知识交流和学习、决策和研究影响(Reyers等人，2015年，Nel等人，2016年)，这些都是提高综合研究质量和影响的关键组成部分。利用更广泛的知识基础进行研究设计还可以更好地描述研究系统及其不同的社会和自然成分。关键阶段的战略参与还可以减少在所有阶段让利益相关者参与的成本，例如时间和资源(Reid等人，2016年)，支持相关项目目标和研究问题的设计，有助于确定有用的实际建议，并帮助捕捉价值和偏好，揭示潜在的冲突目标和可能的管理解决方案之间的权衡(Gregory和Keeney, 1994年)。早期的利益相关者分析可以帮助确定利益相关者群体，他们应该被考虑以促进参与(例如，Prell et al. 2009)。尽管人们普遍建议让利益攸关方参与研究过程，以提高知识在政策或实践中的使用，但要想有效，这些参与需要专门的时间和资源来支持不同视角之间的促进、调解和沟通(Cash等人，2006年)。此外，这样的参与必须得到信任、尊重和同理心的核心伦理的支持，不应该让利益相关者以一种纯粹为了实现研究目标而不承认参与过程的人在现实世界中的影响的象征性方式参与进来(Reed等人，2014年)。

结论

增加社会生态系统研究的整合和潜在应用影响的建议

这一系统综述强调了实现综合SES研究的承诺和潜力所需要的重要工作。如果我们要解决现实世界中复杂的可持续性问题，这一点至关重要。我们的综述结果，以及使用概念性、方法学、学科和功能整合文献的语境化，指出了在未来SES研究项目中改进整合的六个明确建议:

1. 增加研究团队的跨学科组成:从一开始就包括自然科学家和社会科学家，以及具有不同训练、方法和分析技能的研究人员，将提高整个研究项目整合的可能性。如果资金是一个挑战，这可以通过建立一个来自不同背景的同事网络来实现。不同学科的专家提供了不同的方法来看待和解决环境问题。
2. 让利益相关者战略性地参与研究项目:在研究过程的早期进行利益相关者分析可以为利益相关者的选择提供信息，并帮助确定他们应该如何以及何时参与。在项目设计阶段以及确定影响和建议时，涉众洞察可能是最具战略性和有效性的。利益相关者的参与不能是象征性的;这需要时间和资源来确保平等参与，尊重利益攸关方的知识和贡献。
3. 使用多样化的工具、方法和分析:集成了多种方法的研究，包括定性和定量方法，将能够利用每种方法的长处和见解。此外，在本质上是跨学科的紧急方法方法可以帮助弥合可能存在的挑战，当试图集成从不同学科角度设计的方法时。
4. 纳入一套更全面的社会和生态变量:为了提高概念整合，我们还认为有必要在开发SES研究项目时，开发和借鉴不同社会和生态变量的一般分类。这将确保项目以更系统的方式考虑并优先考虑重要的系统元素。
5. 考虑双向关系:当试图理解SES系统时，需要考虑和研究社会和生态成分之间的双向互动和反馈。
6. 确定所涉问题并提出明确的建议:最后，根据第1至5点改进的综合应有助于确定可采取行动的建议。我们敦促SES研究人员确定研究的意义，并提供明确的建议，因为它们对循证政策和管理决策至关重要。

尽管许多建议并不是特别新的，但我们的研究提供了证据，证明这些行动是有理由和必要的，以改善SES研究的过程和结果。当代环境挑战的紧迫性和复杂性要求我们的SES研究工作在战略上更加整合，以有效地解决可持续发展问题。

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