Scientific Knowledge and Rural Policy: A Long‐distant Relationship
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article examines the extent to which social science evidence is considered by community leaders in small towns and rural areas. It uses secondary analysis of 18 transcriptions from interviews in rural regions within two Canadian provinces to examine what types of support (if any) are used by respondents to justify their claims and assess the extent to which they depend on systematically collected and analysed evidence. The results indicate that the respondents seldom provided justification for their claims and when they did, scientific evidence was infrequently used. Instead, the respondents most often used examples from their personal experience or public meetings as support. Comparative analysis of the two rural region showed that the pattern of support was different in each – with respondents from B ritish C olumbia ( BC ) relying more on personal examples and those from N ewfoundland and L abrador ( NL ) relying more on public presentations or the internet. The results suggest that much work needs to be done to make social science evidence available and useful to those in small towns and rural places. According to those results, the most strategic way to begin is through existing networks, community groups, and local examples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,042 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,052 |
| Communication savante | 0,015 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».