Methods for collaboratively identifying research priorities and emerging issues in science and policy
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. There is a widely recognized gap between the data generated by researchers and the information required by policy makers. In an effort to bridge the gap between conservation policy and science, we have convened in several countries multiple groups of policy makers, practitioners and researchers to identify priority information needs that can be met by new research in the social and natural sciences. 2. The exercises we have coordinated included identification of priority policy‐relevant research questions in specific geographies (UK, USA, Canada); questions relating to global conservation; questions relating to global agriculture; policy opportunities in the United Kingdom; and emerging global conservation issues or ‘horizon scanning’. 3. We outline the exercises and describe our methods, which are based on principles of inclusivity, openness and democracy. Methods to maximize inclusiveness and rigour in such exercises include solicitation of questions and priorities from an extensive community, online collation of material, repeated voting and engagement with policy networks to foster uptake and application of the results. 4. These methods are transferable to a wide range of policy or research areas within and beyond the conservation sciences.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,258 | 0,407 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,007 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».