A Decade of Incorporating Social Sciences in the Integrated Marine Biosphere Research Project (IMBeR): Much Done, Much to Do?
Notice bibliographique
Résumé
Successful management and mitigation of marine challenges depends on cooperation and knowledge sharing which often occurs across culturally diverse geographic regions. Global ocean science collaboration is therefore essential for developing global solutions. Building effective global research networks that can enable collaboration also need to ensure inter- and transdisciplinary research approaches to tackle complex marine socio-ecological challenges. To understand the contribution of interdisciplinary global research networks to solving these complex challenges, we use the Integrated Marine Biosphere Research (IMBeR) project as a case study. We investigated the diversity and characteristics of 1,827 scientists from 11 global regions who were attendees at different IMBeR global science engagement opportunities since 2009. We also determined the role of social science engagement in natural science based regional programmes (using key informants) and identified the potential for enhanced collaboration in the future. Event attendees were predominantly from western Europe, North America, and East Asia. But overall, in the global network, there was growing participation by females, students and early career researchers, and social scientists, thus assisting in moving toward interdisciplinarity in IMBeR research. The mainly natural science oriented regional programmes showed mixed success in engaging and collaborating with social scientists. This was mostly attributed to the largely natural science (i.e., biological, physical) goals and agendas of the programmes, and the lack of institutional support and push to initiate connections with social science. Recognising that social science research may not be relevant to all the aims and activities of all regional programmes, all researchers however, recognised the (potential) benefits of interdisciplinarity, which included broadening scientists’ understanding and perspectives, developing connections and interlinkages, and making science more useful. Pathways to achieve progress in regional programmes fell into four groups: specific funding, events to come together, within-programme-reflections, and social science champions. Future research programmes should have a strategic plan to be truly interdisciplinary, engaging natural and social sciences, as well as aiding early career professionals to actively engage in such programmes.
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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 | 0,074 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,017 |
| Communication savante | 0,017 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».