Skip to main content
Login | Suomeksi | På svenska | In English

Browsing by Subject "complexity"

Sort by: Order: Results:

  • Lehtiniemi, Heidi (2020)
    Mallintaminen on erittäin ajankohtainen tapa tuottaa tietoa kompleksisista ilmiöistä ja niihin liittyvistä kausaalisuhteista. Mallinnus nähdään parhaana saatavilla olevana työkaluna tarjota päättäjille tietoa lähitulevaisuuden skenaarioista ja tarvittavista toimista (Meah, 2019; Schirpke et al., 2020). Tässä tutkielmassa luodaan kokonaiskuva modernista ympäristömallinnuksesta vertaamalla globaaleja, objektiiviseen dataan pohjaavia ilmastomalleja paikallisiin, ekologista ja sosiaalista tietoa yhdistäviin ekosysteemipalvelumalleihin. Mallinnuksen lisäksi tarkastellaan tieteen ja päätöksenteon rajapintaa, joka on etenkin mallien yhteiskunnallisen käyttökelpoisuuden keskiössä. Käyttökelpoista ja yhteiskunnallisesti relevanttia mallinnusta analysoidaan integroivan kirjallisuuskatsauksen (Whittemore & Knafl, 2005) kautta. Kirjallisuuden aiheina ovat ilmastonmuutos, ekosysteemipalvelut, mallinnus ja tieteen ja politiikan rajapinta, n=58. Eri tieteenalat ja näkökulmat ovat edustettuna aineistossa. Koska päämääränä on luoda kattava ymmärrys mallinnuksesta poikkitieteellisenä ilmiönä, tutkielma ei keskity mallinnuksen teknisiin näkökulmiin. Kirjallisuudesta tyypitellään epävarmuuden lajeja sekä niiden hallintaan pyrkiviä strategioita (mm. van der Sluijs, 2005). Lisäksi tunnistetaan käyttökelpoisten mallien ja muiden tieteen muotojen tunnuspiirteitä (mm. Saltelli et al., 2020). Käyttökelpoisimpia ovat tilanteeseen sopivat, ratkaisukeskeiset ja saatavilla olevat mallit yhdistettynä riittävään vuorovaikutukseen ja luottamukseen mallien käyttäjien ja luojien välillä. Ilmastonmuutos ja ekosysteemipalvelut toimivat tapausesimerkkeinä, joita analysoidaan läpileikkaavasti kaikissa kappaleissa. Keskustelu tieteen ja päätöksenteon suhteesta on erityisen tärkeää kestävyyskriisiä ratkaistaessa. Koska mallinnus sijoittuu tieteen ja päätöksenteon rajapinnalle (Duncan, Robson-Williams, & Edwards, 2020), rajapintatyön rooli epävarmuuden hallitsijana ja viestijänä sekä mallin käyttökelpoisuuden varmistajana on analyysin keskiössä.
  • Lehtiniemi, Heidi (2020)
    Computing complex phenomena into models providing information of the causalities and future scenarios is a very topical way to present scientific information. Many claim models to be the best available tool to provide decision making with information about near-future scenarios and the action needed (Meah, 2019; Schirpke et al., 2020). This thesis studies global climate models based on objective data compared to local ecosystem services models combining ecological and societal data offer an extensive overview of modern environmental modelling. In addition to modelling, the science-policy boundary is important when analyzing the societal usefulness of models. Useful and societally-relevant modelling is analyzed with an integrative literature review (Whittemore & Knafl, 2005) on the topics of climate change, ecosystem services, modelling and science-policy boundary, n=58. Literature from various disciplines and viewpoints is included in the material. Since the aim is to create a comprehensive understanding of the multidisciplinary phenomenon of modelling, the focus is not on the technical aspects of it. Based on the literature, types of uncertainty in models and strategies to manage them are identified (e.g. van der Sluijs, 2005). Characteristics of useful models and other forms of scientific information are recognized (e.g. Saltelli et al., 2020). Usefulness can be achieved when models are fit for purpose, accessible and solution-oriented, and sufficient interaction and trust is established between the model users and developers. Climate change and ecosystem services are analyzed as case studies throughout the thesis. The relationship of science and policy is an important discussion especially important when solving the sustainability crisis. Because modelling is a boundary object (Duncan et al., 2020), the role of boundary work in managing and communicating the uncertainties and ensuring the usefulness of models is at the center of the analysis.