Crafting usable knowledge for sustainable development
Notice bibliographique
Résumé
This paper distills core lessons about how researchers (scientists, engineers, planners, etc.) interested in promoting sustainable development can increase the likelihood of producing usable knowledge. We draw the lessons from both practical experience in diverse contexts around the world and from scholarly advances in understanding the relationships between science and society. Many of these lessons will be familiar to those with experience in crafting knowledge to support action for sustainable development. However, few are included in the formal training of researchers. As a result, when scientists and engineers first venture out of the laboratory or library with the goal of linking their knowledge with action, the outcome has often been ineffectiveness and disillusionment. We therefore articulate here a core set of lessons that we believe should become part of the basic training for researchers interested in crafting usable knowledge for sustainable development. These lessons entail at least four things researchers should know, and four things they should do. The knowing lessons involve understanding the coproduction relationships through which knowledge making and decision making shape one another in social-environmental systems. We highlight the lessons that emerge from examining those coproduction relationships through the ICAP lens, viewing them from the perspectives of Innovation systems, Complex systems, Adaptive systems, and Political systems. The doing lessons involve improving the capacity of the research community to put its understanding of coproduction into practice. We highlight steps through which researchers can help build capacities for stakeholder collaboration, social learning, knowledge governance, and researcher training.
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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 | 0,030 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,025 |
| Communication savante | 0,015 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».