Can a formalised model of co-production contribute to empowering indigenous communities in decisions about land use?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Co-production has been used in public services in the UK areas such as mental health to improve the participation of service users in decisions made about the services traditionally provided for them and done to them. It has also been used in areas such as mental health and to address concerns about the quality of services provided to members of minority communities. Western Australia is currently passing legislation to address the issue of aboriginal cultural heritage management in the context of recent adverse incidents such as the incident where Rio Tinto was responsible for the destruction of the site. This paper aims to show how a formalised model of co-production can assist in the implementation of this legislation. Design/methodology/approach This paper considers how effective co-production has been within the domain of mental health services in the UK and then considers whether they are lessons that may be learnt in other contexts. It considers whether concepts from co-production have a role to play in ensuring that the legislation and its implementation are not seen as actions done to or on behalf of the aboriginal communities and if a more structured approach to coproduction can produce a model, which facilitates genuinely collaborative aboriginal heritage management. Findings The approach has facilitated the development of a model to monitor and improve collaboration within aboriginal cultural heritage management, which complements existing participatory approaches and enables businesses to demonstrate their legislatory compliance. Social implications The study offers an approach, which may be used globally to empower indigenous communities in decision-making in other contexts, such as deforestation in South America and oil and gas exploitation on Inuit and First Nations land in Canada. Originality/value The use of co-production concepts and capability modelling is novel in this space.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Autre Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | medium |
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 | 0,019 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,027 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».