The modelling spiral for solving ‘wicked’ environmental problems: guidance for stakeholder involvement and collaborative model development
Notice bibliographique
Résumé
Summary Many problems in environmental management and sustainability have no single, optimal solution. Such problems are called ‘wicked problems’. Any solution to a wicked problem will significantly affect a wide range of stakeholders, and cannot be separated from human ethics, values and social equity. Experience with participatory approaches that include stakeholders shows that ecological modelling can lead to applied outcomes that may inform environmental management and policy, thus helping to solve wicked problems. However, many ecological models fail to meet this goal. The key ways in which scientists and ecological modellers can contribute to the search for solutions to wicked problems in collaboration with stakeholders are described. Modelling is identified as a tool that scientists can bring into the deliberative process to facilitate dialogue and evidence‐based decision‐making within a stakeholder forum. A modelling spiral is proposed as a framework for describing the stages of the modelling process leading to positive change in collaboration with stakeholders. By following the recommendations of the modelling spiral, ecological modellers can accomplish socially relevant research that contributes to the collective search for sustainable solutions to wicked environmental problems.
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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 | 0,102 | 0,149 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,014 |
| Communication savante | 0,015 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| 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 ».