An Overview of the Horizons Foresight Method: Using the “Inner Game” of Foresight to Build System-Based Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Humans have an amazing capacity to imagine the future, and most foresight tools use this capacity but don’t explicitly support it. The Horizons Foresight Method puts this power to model and visualize at the center of the foresight process. This paper introduces foresight and scanning in general terms, describes how we can support the “inner game” of foresight, outlines the steps in the Horizons Foresight Method and some of the practical issues that arise when using it. There are many tools in the futurist’s toolbox and many good foresight methods. At Policy Horizons Canada, we use a variety of methods depending on the purpose of each foresight study. The Horizons Foresight Method is a strategic foresight method that was designed to help government policy analysts and decision-makers explore how complex systems could evolve and to address the kinds of policy relevant uncertainty these shifts generate. It provides a context for policy development and vision-building. All the tools integrated in the Horizons Foresight Method were developed in the field of futures studies. Teaching this method can expose students and practitioners to some of the most useful tools in doing foresight.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».