Notice bibliographique
Résumé
Many agricultural economics researchers want their work to be relevant for policy advice. Governments make efforts to facilitate the use of research in the development of policy advice. This address reviews some of the literature on the policy relevance of research, with a focus on agricultural economics research. Based on the literature, the address identifies 20 elements that researchers may want to consider when seeking to make their research relevant for policy advice. The importance of each of the elements is highlighted by using them to examine the views expressed by 41 analysts and policy advisors in six symposium settings organized over five years on the topic of “What makes agricultural economics research relevant for policy advice?” The key elements for researchers include understanding the policy‐making process, communicating effectively with the right audiences, doing high‐quality work, and paying attention to timeliness and windows of opportunity. The application of the elements is illustrated by several examples of policy‐relevant research. The address suggests that the Canadian Agricultural Economics Society (CAES) seek to increase the valuation of policy relevance in research funding and academia and outlines steps the CAES could take to better enable individual members to increase the policy relevance of their research. De nombreux chercheurs et chercheuses en agroéconomie souhaitent que leurs travaux de recherche puissent influencer l’élaboration des politiques agroalimentaires. Les gouvernements s’efforcent de faciliter l’utilisation des résultats de recherche dans le processus menant à l’élaboration des politiques. Dans le présent discours, je passe en revue quelques travaux sur l’importance de la recherche, en particulier la recherche en agroéconomie, comme élément d’information pour appuyer la réflexion des décideurs. D’après la littérature sur le sujet, il existe vingt éléments que les chercheurs et chercheuses peuvent prendre en considération lorsqu’ils tentent d’augmenter l’influence de leurs travaux dans l’élaboration des politiques. Pour mettre en relief l’importance de chacun de ces éléments, ils ont été utilisés pour examiner les points de vue de 41 analystes et conseillers en politiques qui ont participéà six symposiums au cours des cinq dernières années sur la question « What makes agricultural economics research relevant for policy advice? (Qu’est‐ce qui rend la recherche en agroéconomie pertinente pour l’élaboration des politiques?). Pour les chercheurs, les éléments clés sont les suivants: comprendre le processus d’élaboration de politiques, communiquer efficacement avec les bons auditoires, effectuer des travaux de recherche de qualité supérieure et accorder une attention particulière à la présentation en temps opportun et aux occasions favorables. L’application des éléments est illustrée à l’aide de plusieurs exemples de travaux de recherche pertinent pour l’élaboration des politiques. Le présent discours préconise que la Société canadienne d’agroéconomie (SCAE) tente d’accroître la valeur de la recherche en milieu universitaire et le financement de la recherche pertinente pour l’élaboration des politiques et présente des moyens que la SCAE pourrait mettre en œuvre afin de permettre à ses membres d’avoir un plus grand impact sur l’élaboration des politiques.
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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 | 0,184 | 0,383 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,034 |
| Communication savante | 0,047 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,033 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,012 |
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 ».