Multi-Party Monitoring in Ontario: Challenges and Emerging Solutions
Notice bibliographique
Résumé
The demand for environmental monitoring information capable of informing decision-making in environmental management is growing at a rate faster than can be provided by traditional governmental sources. Non-governmental organizations and academics are increasingly becoming involved in the collection and analysis of environmental information to fulfill the need. However, these data are rarely used to inform decision-making. Multi-party monitoring has the potential to address this disconnect. Ontario has a wide range of environmental monitoring programs that embrace the public at various levels of involvement, from local community initiatives to provincial and federal programs. Only recently has there been a collective process to bring participants from these various programs together in discussions. This process was led by new, primarily non-government monitoring actors who were instrumental in launching a new coordinating body, the Ontario Ecosystems Monitoring Council. This paper draws from experiences gained from this process and discusses: (1) the challenges of multi-party monitoring; and, (2) solutions that have been emerging in Ontario. The three main challenges centre on: science, including issues of monitoring protocol standardization and monitoring within the context of an ecosystem framework; community engagement and leadership including issues of networking and capacity building; and governance including issues of collaboration and use of monitoring data by decision-makers. Solutions to these challenges are emerging and a number of these at various scales are highlighted. La demande pour une information de surveillance qui soit en mesure d’eclairer la prise de decision en matiere de gestion environnementale croit a un rythme plus rapide que ce que ne peuvent fournir les sources gouvernementales traditionnelles. Les organismes non gouvernementaux et les universitaires sont de plus en plus appeles a participer a la cueillette et a l’analyse de l’information de nature environnementale pour repondre a ce besoin. Toutefois, ces donnees sont rarement utilisees pour eclairer la prise de decision. C’est pourquoi la surveillance multipartite pourrait permettre de rectifier cette situation. L’Ontario est dotee d’une vaste gamme de programmes de surveillance environnementale qui font participer le public a differents niveaux, des initiatives communautaires locales aux programmes provinciaux et federaux. Ce n’est que recemment qu’on a vu naitre un processus collectif visant a amener les participants de ces divers programmes a discuter ensemble. Ce processus etait mene par de nouveaux acteurs en matiere de surveillance, pour la plupart non gouvernementaux, qui ont grandement contribue a lancer un nouvel organisme de coordination, l’Ontario Ecosystems Monitoring Council. Cet article decoule des experiences acquises au cours de ce processus et presente un examen des defis de la surveillance multipartite et des solutions qui ont vu le jour en Ontario. Les trois principaux defis sont l’aspect scientifique, notamment les questions de normalisation du protocole de surveillance et de surveillance dans le cadre d’un ecosysteme; l’engagement et le leadership de la collectivite, notamment les questions de reseautage et de developpement des ressources; et la gouvernance, notamment les questions de collaboration et d’utilisation des donnees de surveillance par les decideurs. Des solutions a ces defis commencent a voir le jour; on fait ressortir dans cet article un certain nombre d’entre elles, a differentes echelles.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».