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Enregistrement W2889928422 · doi:10.1002/gch2.201800018

Supporting Scientific Advice through a Boundary Organization

2018· review· en· W2889928422 sur OpenAlexaff
Eric B. Kennedy

Notice bibliographique

RevueGlobal Challenges · 2018
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStakeholder engagementStakeholderPublic relationsDisciplineNatural resource managementPolitical scienceFunction (biology)PoliticsResource (disambiguation)Natural resourceStructuringKnowledge managementSociologyComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The complex socio-environmental issues faced by society - including climate change, resource management, and fostering resiliency in landscapes that intermix human and natural features - are difficult challenges that demand contextually appropriate evidence-based interventions. Institutional arrangements for providing scientific advice range from individual science advisors to large scientific committees or advisory councils, with a great deal of variation in their formal and informal structures. Regardless of the structuring of advisors, however, these arrangements face a common challenge: being required to speak to a wide range of issues in a time-sensitive manner, each of which has extensive stakeholder communities, deep disciplinary knowledge, and many complicating attributes. It is argued that creating a formally associated, supporting boundary organization that is tasked with supporting the advisory functions can help to resolve this challenge and improve the overall quality of advice offered. Using a case study - the California Ocean Science Trust and its advice on coastal and ocean management issues - it is argued that boundary organizations can help science advisors maintain links with disparate stakeholder communities, adjudicate between competing forms of expertise, help to provide nuance in grappling with the tensions between science and politics, and support an "honest broker" advising function.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,582
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,042 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2018
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Résumé présentoui

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