Crossing the science-policy interface: Lessons from a research project on Brazil nut management in Peru
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There are high expectations for contemporary forestry research, and sustainability research more broadly, to have impact in the form of improved institutions, policy and practice and improved social and environmental conditions. As part of this trend, there has been an evolution of research approaches that move beyond isolated, reductionist, disciplinary science toward approaches that integrate disciplines (interdisciplinary) and that engage a wider range of research stakeholders (transdisciplinary) as a way to be more effective. While these approaches evolve, there are good opportunities to learn from the experience of projects that have had impact at some level. This paper presents lessons from a case-study of a research project that succeeded in crossing the science-policy interface. Our study characterizes the design and implementation of a research project on the influence of timber harvesting on Brazil nut production using transdisciplinary research (TDR) design principles, and empirically assesses project outputs and outcomes in relation to a project theory of change (ToC) based on document review and key informant interviews. The Brazil Nut Project included some TDR elements and realized a substantial part of its ToC. The interviews identified mixed perceptions of the research design, implementation and the extent of outcomes achievement from different stakeholder perspectives. Our analysis suggests that limited stakeholder engagement was a crucial factor affecting perceptions of legitimacy and relevance, the two main TDR principles underpinning the overall research effectiveness in our study. The application of the TDR analytical framework indicates substantial scope to improve research effectiveness, even without striving for a TDR theoretical ideal.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle