From participatory engagement to co-production: modelling climate-sensitive processes in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Participation is increasingly being used in the modelling of climate-sensitive systems to improve usability. Bottom-up, place-based approaches to modelling can challenge the dominantly positivist approaches used until recently. We examined how participation is reported within modelling research that uses participatory approaches, focusing on the Arctic. Our systematic scoping review identified 26 articles that used participatory approaches in modelling research to explore a climate-sensitive process in an Arctic setting and analysed the degree of participation at each stage of the process for each article. A diversity of topics, modelling approaches, and participant groups were identified. Most studies (71%) occurred in Arctic North America, and all studies engaged with non-Western knowledge types to some degree. Participation was most commonly reported at the model generation and participant identification stages, and least commonly reported in the choice of modelling type. Participatory scores — based on the number and degree of participatory stages of a study — were higher where authors gave instrumental or transformative rationales for the use of participation, and among studies that described prioritising non-Western knowledge types. Detailed reporting of participatory processes was frequently absent, suggesting a need for clearer discussions of these issues in the descriptions of the process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».