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Enregistrement W2142214994 · doi:10.1080/09640568.2013.860017

How knowledge is used in collaborative environmental governance: water classification in New Brunswick, Canada

2014· article· en· W2142214994 sur OpenAlexafffundabout
Elaine van Tol Smit, Rob de Loë, Ryan Plummer

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Planning and Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensBrock UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Water Network
Mots-clésExperiential knowledgeReflexivityCollaborative governanceExperiential learningKnowledge managementEnvironmental governanceCorporate governanceSociology of scientific knowledgePolitical scienceBusinessSociologyEpistemologyComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collaboration is an increasingly important approach to dealing with complex environmental challenges. Participation of diverse actors in collaborative processes necessitates attention to the use of different forms of knowledge. We use a multi-case study of governance for water in New Brunswick, Canada, to explore knowledge-related concerns that are prominent in collaborative processes. As is common in other contexts, local or lay (experiential) forms of knowledge appeared to play complementary but ultimately subordinate roles to expert technical and scientific knowledge in the cases. Importantly, we found that the distinction between ‘expert’ and ‘local’ knowledge was not at all clear for the many participants. This study reinforces the importance of designing reflexive and flexible processes for encouraging the active engagement and use of knowledge in collaboration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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