Leading inter- and transdisciplinary research: Lessons from applying theories of change to a strategic research program
Notice bibliographique
Résumé
Theory of Change (ToC) has been promoted as a useful tool in sustainability research for visioning, planning, communication, monitoring, evaluation and learning. It involves a mapping of steps towards a desired long-term goal supplemented with continuous reflection on how and why change is expected to happen in a particular context. However, there is limited reported experience with the development and application of ToCs in inter- and transdisciplinary research contexts. While some previous publications have focused on ex-post application, there has been little discussion about the process of developing and using ToCs in strategic planning and monitoring in large inter- and transdisciplinary research programs. This article reports challenges and lessons learned from the experience of developing and using ToCs in the inter- and transdisciplinary research program Wings (Water and sanitation innovations for non-grid solutions). Challenges include (1) managing time constraints, (2) balancing between concrete and abstract discussions, (3) ensuring diversity in group composition, (4) fluctuating between reservations and appreciation, and (5) fulfilling both service and science roles while leading the ToC process. The experience highlights the importance of alternating formal and informal interaction formats throughout the process, ensuring heterogenous group formation, involving early career scientists, being responsive to emergent needs and making the added value of developing and using ToCs explicit and tangible for all participants. Although these lessons are mainly derived from developing ToCs within the interdisciplinary program team, they can support other programs in both their inter- and transdisciplinary research endeavors.
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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 | 0,087 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,087 |
| Communication savante | 0,026 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».