Coproducing Flood Risk Knowledge: Redistributing Expertise in Critical ‘Participatory Modelling’
Notice bibliographique
Résumé
This paper suggests that computer simulation modelling can offer opportunities for redistributing expertise between science and affected publics in relation to environmental problems. However, in order for scientific modelling to contribute to the coproduction of new knowledge claims about environmental processes, scientists need to reposition themselves with respect to their modelling practices. In the paper we examine a process in which two hydrological modellers became part of an extended research collective generating new knowledge about flooding in a small rural town in the UK. This process emerged in a project trialling a novel participatory research apparatus—competency groups—aiming to harness the energy generated in public controversy and enable other than scientific expertise to contribute to environmental knowledge. Analysing the process repositioning the scientists in terms of a dynamic of ‘dissociation’ and ‘attachment’, we map the ways in which prevailing alignments of expertise were unravelled and new connections assembled, in relation to the matter of concern. We show how the redistribution of knowledge and skills in the extended research collective resulted in a new computer model, embodying the coproduced flood risk knowledge.
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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 | 0,049 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,065 |
| Communication savante | 0,010 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».