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Enregistrement W3080551351 · doi:10.5751/es-11517-250315

Impact through participatory research approaches: an archetype analysis

2020· article· en· W3080551351 sur OpenAlexvenueno aff
Theresa Tribaldos, Christoph Oberlack, Flurina Schneider

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoproductionCitizen journalismSustainabilityContext (archaeology)Participatory action researchKnowledge managementSustainability scienceArchetypeComputer scienceSociologySocial sustainabilitySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Participatory research approaches are often assumed to be effective for addressing sustainability problems that involve a substantial amount of complexity, uncertainty, and conflicting values.The adaptive and integrative character of these approaches engages various scientific and nonscientific actors in collective knowledge production processes.An increasing number of case studies documents pathways to impact triggered by participatory research approaches.However, cumulative learning across cases about the impacts of participatory research projects remains limited to date.One question is of particular interest, namely how and when different intensities of actor interactions in participatory research effectively contribute to advancing sustainable development.In this paper we address this knowledge gap by presenting a meta-analysis of 29 case studies of participatory research projects in agricultural settings.The study protocol follows systematic case retrieval and selection, coding, and data analysis through formal concept analysis.We introduce and utilize a new diagnostic framework to analyze the links between the intensity of actor interactions, sustainability impact goals, context conditions, and sustainability impacts.The results show that three archetypical patterns describe how the 29 case studies report that participatory research projects generate sustainability impacts: learning, knowledge products, and real-world transformations.Impact in all three patterns is consistently associated with higher intensities of interactions, i.e., coproduction and less consultation but not mere information.The most frequently reported impact is learning in a context of resources and environment problems.In this configuration, coproduction of knowledge is mainly used during the second research phase.However, the results also show that coproduction in the final phase of a participatory research project is more often used to achieve the impact of real-world transformations, which presumably involves more complexity and contestation than other impacts.We conclude that participatory research projects, which aim at transformative impacts in complex settings beyond knowledge products and learning, need to sustain high intensities of actor interactions in knowledge coproduction throughout all research phases to achieve their sustainability impact goals.

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)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0340,035
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0110,012
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,185
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,181 · 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
DomaineMéthodes
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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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