The Science–Policy Relationship Hierarchy (SPRHi) model of co-production: how climate science organizations have influenced the policy process in Canadian case studies
Notice bibliographique
Résumé
Can better-functioning science–policy relationships (SPRs) address the seeming discrepancy between the scientific consensus on climate change and the insufficient ensuing policy outcomes? Certain scholarly works on science–policy interfaces and evidence-based policy are optimistic, while the literature on research utilization is pessimistic. The field of science, technology, and society and the concept of co-production advance a broader view, suggesting that more holistic (i.e., institutional or systemic) changes may offer a way forward. This article synthesizes causal claims from such literatures into an analytical framework of potential pathways from co-productive SPR characteristics to policy action. It then investigates, through expert interviews, three climate SPRs in Canada: a municipal-level case between the Pacific Climate Impacts Consortium and local communities, a provincial-level case between the Pacific Institute for Climate Solutions and the Climate Action Secretariat, and a national-level case between the Canadian Foundation for Climate and Atmospheric Sciences and the federal government. In light of the analytical framework, the cases suggest a theoretical hierarchy of function for SPRs: incidental interaction (at the bottom), basic partnership, interactive dialogue, and true co-production (at the top), each of which can be coupled with a supplementary network (to the side). This template is presented as the Science–Policy Relationship Hierarchy model. Collectively, the cases and the model reveal causal pathways that may explain why any given SPR ends up functioning the way it does (e.g., external political conditions are important), implying prescriptions for improvement. Besides the analytical framework and model, the main contribution is the finding that co-productive strategies are unlikely to lead to concrete policy changes on their own, but are crucial for cultivating soft policy influences and side benefits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Études des sciences et des technologies Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui | Qualitatif | low |
| gpt | Études des sciences et des technologies Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Qualitatif | high |
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 | 0,022 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,032 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».