Actions towards the joint production of knowledge: the risk of salmon aquaculture on American Lobster
Notice bibliographique
Résumé
Joint production of knowledge (JPK) is said to facilitate proactive mitigation of risks in marine resource management. However, lack of consensus on who should be involved, when it is happening and the exact mechanisms of sharing knowledge has precluded the development of an effective implementation framework. Here, we explore one approach to building a post-normal science, one that both includes local ecological knowledge and bridges scientific silos. We first identify several actions of knowledge production and then provide an Atlantic Canadian case study, drawn from an assessment of the impact of aquaculture on American lobster, to illustrate necessary actions on the road to JPK. Key actions include theorizing relationships, agreeing on key concepts, specifying, and interpreting required data, identifying principles and making evaluations. We fill a lacuna in the JPK literature by: first, defining knowledge as the result of a set of actions; second, using knowledge generating actions to explore how different knowledge sets come together to contribute to JPK; and third, identifying how knowledge actions can facilitate or inhibit JPK. We conclude that this list of the essential actions of knowledge production is necessary to the successful development of alternative approaches to risk.
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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 | 0,031 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,026 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».