Action planning to improve issues of effectiveness, representation and scale in public participation: A conference report
Notice bibliographique
Résumé
This conference report examines issues of effectiveness, representation and scale in deliberative processes by reporting on outcomes of the Participatory Approaches in Science and Technology (PATH) conference. The H-form and action planning (HAP) approach was used to guide 120 participating experts in a plenary workshop as they assessed the current state of practice and developed action plans for improving public participation in decision-making related to science and technology. The workshop outcomes highlighted the need for greater institutionalisation of participatory processes within decision-making structures and wider society, coupled with improved transparency in decision-making and increased emphasis on participatory democracy in the formal education system. Higher levels of funding and logistical support for participatory processes were also recommended, along with improvements to practice through continued innovation and testing of methods, as well as enhanced opportunities for collaborative learning from past experiences. Challenges in representing the values and views of diverse publics were identified as a central concern. The HAP approach provided a systematic way of exploring individual and collective thoughts on a complex topic as well as a means of developing ideas into practical action plans. Reflections on the benefits and shortcomings of this method are offered.
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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 | 0,249 | 0,205 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,019 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».