Joint knowledge production for climate change adaptation: what is in it for science?
Notice bibliographique
Résumé
Both in literature and in practice, it is claimed that joint knowledge production (JKP) by researchers, policy makers, and other societal actors is necessary to make science relevant for addressing climate adaptation. Although recent assessments of JKP projects have provided some arguments in favor of their societal merit, much less is known about their scientific merit. We explored the latter by developing a conceptual framework addressing characteristics of doing JKP as well as hypotheses on potential merits and pitfalls in terms of its process, output, and impact for science. Semistructured interviews with six environmental science research leaders as well as discussions with five researchers involved in past JKP projects were used to start operationalizing the framework into criteria and compiling a survey. This survey was filled out by 144 researchers involved in Knowledge for Climate, a large Dutch multiactor research program. The findings suggest that, at least in the context of recently carried out Dutch climate adaptation projects, JKP contributes to a broader empirical knowledge base; more reflexivity on the part of researchers; and more publications for policy makers. We conclude this paper by formulating next research steps, including evaluating what would be a proper balance between more versus less participatory forms of scientific knowledge production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».