Crossing the Divide: Engaging scientists and policy-makers in adapting forest management to climate change in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
The Future Forest Ecosystems Scientific Council (FFESC) was created in 2008 following a one-time allocation of funding from the BC provincial government to support research that would inform adaptation of BC’s current forest management policies to a changing climate. A key goal of the council was to maximize the utility of the research to inform provincial policy. The eightstep process that we developed to achieve this goal is described in this paper. In roughly chronological order, the eight steps were: determining the research needed to inform policy, connecting scientists and policy-makers, requiring interdisciplinary teams including both natural and social scientists and relevant stakeholders, assessing proposals for their value to inform policy, fostering scientific excellence, fostering ongoing communication between scientists and policy-makers, tailoring communication to policy-makers, and disseminating the policy-relevant outcomes in a timely and targeted manner. Based on the FFESC experience, we suggest best practices for engaging policy-makers in research and scientists in policy development and adaptation.
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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 | 0,035 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,066 | 0,017 |
| Communication savante | 0,023 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».