Participatory scenario development for environmental management: A methodological framework illustrated with experience from the UK uplands
Notice bibliographique
Résumé
A methodological framework is proposed for participatory scenario development on the basis of evidence from the literature, and is tested and refined through the development of scenarios for the future of UK uplands. The paper uses a review of previous work to justify a framework based around the following steps: i) define context and establish whether there is a basis for stakeholder engagement in scenario development; ii) systematically identify and represent relevant stakeholders in the process; iii) define clear objectives for scenario development with stakeholders including spatial and temporal boundaries; iv) select relevant participatory methods for scenario development, during initial scenario construction, evaluation and to support decision-making based on scenarios; and v) integrate local and scientific knowledge throughout the process. The application of this framework in case study research suggests that participatory scenario development has the potential to: i) make scenarios more relevant to stakeholder needs and priorities; ii) extend the range of scenarios developed; iii) develop more detailed and precise scenarios through the integration of local and scientific knowledge; and iv) move beyond scenario development to facilitate adaptation to future change. It is argued that participatory scenario development can empower stakeholders and lead to more consistent and robust scenarios that can help people prepare more effectively for future change.
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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 | 0,066 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».