What is Effective Research Communication? Towards Cooperative Inquiry with Nunavut Communities
Notice bibliographique
Résumé
Communication is recognized as the foundation of developing partnerships in science. In this study, we assess the effectiveness of several communication processes, practices, and tools used by wildlife researchers in northern communities in Arctic Canada. A case study was conducted in the communities of Cape Dorset and Coral Harbour (Salliq), Nunavut, Canada, to assess the effectiveness of research communication approaches carried out by the northern marine bird research group of Environment and Climate Change Canada, which has a long-standing research relationship with these two communities. Our objectives were to 1) explore local experiences with research—marine bird research in particular, 2) examine what communication approaches and tools Nunavummiut viewed as most effective for learning about research activities and feeling engaged in the process, and 3) identify new and emerging communication needs in Nunavut communities to support more effective research partnerships. Our findings indicate that several communication methods used by wildlife researchers, such as community meetings, have become less effective because of changing information-sharing practices at the community level. Other communication practices, such as using social media, hold much promise, but as of yet are underutilized by researchers, though of interest to northern communities. Acknowledging that every northern community is unique, with context-specific priorities, capacities, and needs, effective research partnerships should be built upon communication approaches that foster cooperative inquiry and learning. In progress towards this goal, we explore two emerging and related themes: first, access to information and communication technologies in the two communities, and second, the engagement of youth in Arctic research communication and delivery.
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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 | 0,083 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,034 |
| Communication savante | 0,025 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».