Enhancing the effectiveness of policy‐relevant integrative research in rural areas
Notice bibliographique
Résumé
There has been much debate about the importance of policy‐relevant research in geography over the last decade. There has also been an increasing recognition by policymakers of the importance of integrative (interdisciplinary and transdisciplinary) approaches to policy‐relevant research. However, geographers have been more reluctant than their colleagues in other social and natural sciences to embrace integrative research collaborations. For integrative research to achieve its full potential and to encourage greater participation from the geographical research community, we need to increase our understanding of its potential value, but also some of the challenges that it poses, and how these can be overcome. In this paper, we consider the processes involved in conducting successful integrative research from the perspective of researchers involved in these projects. We base our analysis on the results of a questionnaire survey of international integrative research programmes on environmental issues in rural areas, combined with our own experiences of working in integrative research. We conclude that effective integrative research depends on the establishment of a clear conceptual framework, the use of appropriate temporal and spatial scales in the research, effective language and communication, time and commitment, and trust and respect. We also highlight the value of stakeholder involvement in integrative research to ensure the policy relevance of the work and provide a mechanism to assist with effective knowledge transfer of the results.
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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 | 0,383 | 0,322 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,019 |
| Communication savante | 0,020 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».