A systematic review of transparency in the methods of expert knowledge use
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of expert knowledge (EK) as an alternative to empirical data is increasing in the ecological disciplines in response to the growing need for rapid decisions that are embraced by local communities and implemented under strong resource constraints. Despite this increasing use, the validity of EK as a data source is still questioned by some who label it as biased or unreliable. Transparency in the methods applied in the use of EK allows confirmation of methodological rigour and study repeatability; key steps towards promoting the acceptance of EK as a valid data source. However, the practiced levels of methodological transparency in EK use are currently unknown in the ecological disciplines. To fill this knowledge gap, we performed a systematic review of transparency in methods applied in the use of EK, focusing on research in forest ecology and management as a case study. Covering the period from 1990 to 2016, we identified 296 publications that employed EK, which were assessed for their reporting on 15 methodological criteria of EK use. Our results indicate that transparency in the use of EK is generally very low, with only three out of 15 methodological criteria addressed in more than 50% of publications. Nevertheless, overall reporting on EK methods, and the reporting of four individual methodological criteria, were positively affected by publication year, suggesting that researchers increasingly recognize the importance of transparency in the use of EK methods. Synthesis and applications . Given the growing use of expert knowledge (EK) in the ecological disciplines, there is an urgent need to further its acceptance as a valid data source. To achieve this goal, researchers need to be more diligent in following best practices and reporting on EK methods. We therefore present a proposed set of guidelines for the reporting of EK methods. However, journal editors and reviewers also can play an important role in reaching this goal by requiring authors to transparently report on EK methods, just as they would expect for the use of empirical data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».