چکیده
علم مکانیک و انحصاری سنتی قادر به مقابله با مسائل مربوط به پایداری نیست، در صورتی که این مسائل اغلب با سیستم های خود سازماندهی شده پیچیده مرتبط هستند. در این مقاله، توسعه پایدار به عنوان یک فرایند بی پایان است که نه توسط اهداف ثابت و نه از طریق ابزار خاصی برای دستیابی به آنها تعریف شده است. استدلال می شود که به منظور درک منابع و راه حل ها برای مسائل مدرن، تفکر خطی و مکانیکی، باید روشی برای تفکر ارگانیک و غیرخطی بدهد، که بیشتر بعنوان تفکر سیستم ها به آن اشاره می شود. پویایی های سیستم، که در یک حالت کل سیستمی عمل می کند، بعنوان یک روش قدرتمند برای مقابله با مسائل پایداری مطرح می شود. نمونه هایی از برنامه های موفق ارائه می شوند. هر سیستمی که انسان با آن درگیر می شود، توسط ویژگی های سیستمی ضروری زیر مشخص می شود: عقلانیت محدود، قطعیت محدود، پیش بینی محدود، علیت نامشخص، و تغییرات تکاملی. ما باید به یک رویکرد انطباقی بپردازیم، که ما از طریق یک فرایند یادگیری عبور می کنیم و قوانین تصمیم گیری و مدل های ذهنی خودمان را از دنیای واقعی تغییر می دهیم زمانی که ما موافقت می کنیم. این ما را قادر می سازد تا عملکرد سیستمی را با تنظیم بهبود اهداف پویا (اهداف متحرک) برای آن بهبود دهیم. در نهایت، نشان داده می شود که چگونه نمودارهای حلقه ای سببی را می توان برای پیدا کردن نقاط اهرمی یک سیستم استفاده کرد.
Abstract
Traditional fragmented and mechanistic science is unable to cope with issues about sustainability, as these are often related to complex, self-organizing systems. In the paper, sustainable development is seen as an unending process defined neither by fixed goals nor by specific means of achieving them. It is argued that, in order to understand the sources of and the solutions to modern problems, linear and mechanistic thinking must give way to non-linear and organic thinking, more commonly referred to as systems thinking. System Dynamics, which operates in a whole-system fashion, is put forward as a powerful methodology to deal with issues of sustainability. Examples of successful applications are given.
Any system in which humans are involved is characterized by the following essential system properties: Bounded rationality, limited certainty, limited predictability, indeterminate causality, and evolutionary change. We need to resort to an adaptive approach, where we go through a learning process and modify our decision rules and our mental models of the real world as we go along. This will enable us to improve system performance by setting dynamic improvement goals (moving targets) for it.
Finally, it is demonstrated how causal loop diagrams can be used to find the leverage points of a system.