Engaging stakeholders across a socio-environmentally diverse network of water research sites in North and South America
Notice bibliographique
Résumé
Maintaining and restoring freshwater ecosystem services in the face of local and global change requires adaptive research that effectively engages stakeholders. However, there is a lack of understanding and consensus in the research community regarding where, when, and which stakeholders should be engaged and what kind of researcher should do the engaging (e.g., physical, ecological, or social scientists). This paper explores stakeholder engagement across a developing network of aquatic research sites in North and South America with wide ranging cultural norms, social values, resource management paradigms, and eco-physical conditions. With seven sites in six countries, we found different degrees of engagement were explained by differences in the interests of the stakeholders given the history and perceived urgency of water resource problems as well as differences in the capacities of the site teams to effectively engage given their expertise and resources. We categorized engagement activities and applied Hurlbert and Gupta's split ladder of participation to better understand site differences and distill lessons learned for planning comparative socio-hydrological research and systematic evaluations of the effectiveness of stakeholder engagement approaches. We recommend research networks practice deliberate engagement of stakeholders that adaptively accounts for variations and changes in local socio-hydrologic conditions. This, in turn, requires further efforts to foster the development of well-integrated research teams that attract and retain researchers from multiple social science disciplines and enable training on effective engagement strategies for diverse conditions.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».