The integration of citizens into a science/policy network in genetics: governance arrangements and asymmetry in expertise
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE While there are increasing calls for public input into health research and policy, the actual obtaining of such input faces many challenges in practice. This article examines how a Canadian science/policy network in the field of genetics integrated citizens into its structure and then managed their participation. METHODS Our ethnographic case study covers a 5-year period (2003-08) and combines four data sources: observations of the network's meetings and informal activities, debriefing sessions with the network's leaders, semi-structured interviews with network members (n = 20) and document analysis. RESULTS When setting up the network, the leaders wanted to include a range of perspectives (research, clinical and policy) to increase the relevance of their research production and knowledge-transfer activities. After 2 years of operation, the network's members agreed to also include citizens who were not knowledgeable in genetics and policy issues. As neither the structure nor the dynamics of the network were modified, the citizens very soon started to feel uncomfortable with their role. They doubted the relevance of their contribution, pointing to an asymmetry in knowledge between them and the expert members. There were significant tensions in the network's governance and the citizens' concerns during the process were not fully addressed. CONCLUSION The integration of citizens into transdisciplinary networks requires recognizing and addressing the asymmetry of expertise that underpins such a collaborative endeavour. It also requires understanding that citizens may feel uncomfortable adopting the pre-defined role ascribed to them, may need a space of their own or may even withdraw if they feel being used.
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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 | 0,041 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,040 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».