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Enregistrement W2910753151 · doi:10.1002/eet.1834

Charting knowledge co‐production pathways in climate and development

2019· article· en· W2910753151 sur OpenAlexaff
Blane Harvey, Logan Cochrane, Marissa Van Epp

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Policy and Governance · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensCarleton UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesCure Cancer Australia Foundation
Mots-clésProduction (economics)Knowledge productionClimate changeModalitiesHeuristicProduction planningKnowledge managementEnvironmental resource managementBusinessComputer scienceSociologyEconomicsSocial scienceEcologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate change poses significant global challenges. Solutions require new ways of working, thinking, and acting. Knowledge co‐production is often cited as one of the innovations needed for navigating the complexity of climate change challenges, yet how to best approach co‐production processes remains unclear. In this article, we explore the ways in which climate and development researchers are approaching the co‐production of knowledge and grapple with the extent to which the modalities used are reaching their stated potential. Using a multiple case analysis of six examples of successful co‐production, we outline a spectrum of co‐production approaches and outcomes and examine the drivers and challenges to co‐production in practice. Drawing on the case evidence and literature, we propose a heuristic that maps out this spectrum of aims and approaches to co‐production and that could inform reflections on how those planning co‐production processes envision them in practice.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,014
Études des sciences et des technologies0,0100,033
Communication savante0,0290,028
Science ouverte0,0030,017
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations76
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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