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Enregistrement W2963009580 · doi:10.1111/cag.12555

Stakeholder engagement with environmental decision support systems: The perspective of end users

2019· article· en· W2963009580 sur OpenAlexaffvenueabout
Dana Reiter, Wayne S. Meyer, Lael Parrott

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStakeholderStakeholder engagementCommunity engagementPerspective (graphical)Natural resourceBusinessResource (disambiguation)Knowledge managementEnvironmental resource managementAdaptation (eye)Process managementEnvironmental planningPublic relationsPsychologyComputer sciencePolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental decision support systems (EDSS) are designed to assist natural resource managers and stakeholders to assess problems and select options for change. EDSS that combine community engagement in developing future scenarios with computer‐based land use planning and modelling tools are widely used internationally. However, these EDSS are often not used after the research and development phase. To best understand why the EDSS are not being used in the long term, the end users of the EDSS should be consulted—a perspective that is lacking in the literature. The research reported here presents the perspectives of stakeholders involved in a community climate change adaptation project in western Canada. Evidence from the community suggests that this project was successful in instigating change. However, the EDSS was not used after the project's end. Our findings indicate that, from the end users’ perspective, the project could have had much greater and sustained success had there been ongoing engagement and communication with them, particularly in the form of continued support for the use of EDSS after the development project.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,013
Communication savante0,0170,009
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0040,005
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,175 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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