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Enregistrement W3178266678 · doi:10.1007/s11625-021-00996-x

Learning from knowledge co-production research and practice in the twenty-first century: global lessons and what they mean for collaborative research in Nunatsiavut

2021· article· en· W3178266678 sur OpenAlexafffundabout
Melanie Zurba, Michael A. Petriello, Carly Madge, Paul McCarney, Breanna Bishop, Samantha McBeth, Mary Denniston, Hekia Bodwitch, Megan Bailey

Notice bibliographique

RevueSustainability Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesDivision of Arctic SciencesCanada First Research Excellence FundOcean Frontier InstituteDalhousie University
Mots-clésKnowledge managementContext (archaeology)SustainabilitySociologyComputer scienceEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An increasing need for novel approaches to knowledge co-production that effectively and equitably address sustainability challenges has arisen in the twenty-first century. Calls for more representative and contextual co-production strategies have come from Indigenous communities, scientific research forums, and global environmental governance networks. Despite calls to action, there are no systematic reviews that derive lessons from knowledge co-production scholarship to interpret their significance through the lens of a specific sociopolitical and cultural context. We conducted a systematic review of peer-reviewed and grey literature on knowledge co-production published from 2000 to 2020. Using a hybrid inductive and deductive thematic analysis, we identified two conceptual themes—guiding principles and approaches—to structure the synthesis and interpretation of 102 studies. We found that knowledge co-production studies often converged on four interrelated principles: recognition of contextual diversity bounding knowledge co-production, preemptive and intentional engagement with Indigenous knowledge holders, formation of shared understanding of the purpose of knowledge co-production, and empowerment of knowledge holders throughout the co-production cycle. These principles manifested in multiple approaches for interpreting, bridging, applying, and distributing power amongst diverse knowledge systems rooted in different epistemologies. We filter these findings through the social–ecological context that frames an ongoing knowledge co-production project with Inuit communities in Nunatsiavut, Canada: theSustainable Nunatsiavut Futures Project. Our review suggests that emerging forms of knowledge co-production principles and approaches yield immense potential in diverse contexts. Yet in many regions, including Nunatsiavut, principles alone may not be enough to account for systemic and contextualized issues (e.g., colonisation and data sovereignty) that can present roadblocks to equitable sustainability science in the twenty-first century if left unaddressed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaÉtudes des sciences et des technologies
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui
Qualitatiflow
gptMétarechercheÉtudes des sciences et des technologies
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui
Qualitatiflow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0220,073
Communication savante0,0290,022
Science ouverte0,0040,018
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,182
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,366 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Études des sciences et des technologiesMétarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations134
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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