Participatory methods of integrated assessment—a review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The field of Participatory Integrated Assessment (PIA) is still very young, having evolved from the broader field of Integrated Assessment (IA) in the mid to late 1990s. Like IA, PIA is a problem‐based field, with a focus on interdisciplinary research. Fundamental to PIA, however, is the assertion that the quality of decisions is improved by the direct involvement of stakeholders in the assessment process—particularly when those decisions pertain to complex, intractable problems. Climate change presents just such a problem, and it is in the domains of climate change and related sustainability issues where PIA has seen its broadest application. Previous reviews have focused primarily on the mechanisms of participation in PIAs. The purpose of this review is to take a broader look at the field of PIA, focusing on components and cross‐cutting themes that appear to be defining the conduct of PIA exercises. The review first looks at common components of PIA, including methods (future scenarios and models), participation (mechanisms of participation, representation, and stages of involvement), and outcomes (policy outcomes and process outcomes). The review then turns to an examination of cross‐cutting themes in the field of PIA. These themes include the tension between qualitative and quantitative information, the role of interactivity in PIA, the importance of institutions and institutional change, and navigating the space defined by choice, uncertainty, and constraints. As governments at all levels move toward response options for climate change, PIA is increasingly becoming an approach for providing meaningful participation in the selection of those options. © 2010 John Wiley & Sons, Ltd. This article is categorized under: Integrated Assessment of Climate Change > Participatory Methods of Integrated Assessment Social Status of Climate Change Knowledge > Climate Science and Decision Making
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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 | 0,038 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».