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Enregistrement W3188307615 · doi:10.22215/etd/2019-13664

Providing Science Advice: An Ethnography of the Council of Canadian Academies’ Boundary Work of Recontextualizing Expert-Produced Scientific Knowledge for Canadian Government Policy-Makers

2019· dissertation· en· W3188307615 sur OpenAlexaffabout
Matthew Falconer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesRoyal Society
Mots-clésBoundary objectRhetorical questionBoundary-workEthnographyGovernment (linguistics)DisciplinePublic relationsWork (physics)Political scienceSociologyKnowledge managementEngineeringSocial scienceComputer scienceNegotiation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

My study is an ethnographic account of the collaborative discursive activity of the Council of Canadian Academies (CCA), a non-profit advisory organization that contracts with government clients to perform "boundary work" which includes taking expert-produced scientific knowledge and transforming and re-purposing this knowledge into a science-based discourse that is accessible and useful for government policy-makers.The CCA works at armslength from its government clients in producing science-related information for policy-makers, an activity that draws on the expertise of a multi-disciplinary panel of invited outside experts and the CCA staff.Using data collected at the CCA between 2013 and 2018, I explore the organization's culture, with a focus on its cultural constructs and tools.More specifically, its representations of key entities such as "science", "evidence", and "expertise".Concentrating my analysis on a 2017 CCA report produced for Transport Canada titled Older Canadians on the Move, I unpack the discursive "black box" of what is referred to in the CCA as the "Council Assessment Lifecycle Methodology" (CALM), a cultural tool used by a CCA "staff assessment team" in "recontextualizing" expert-produced science for use by policy-makers.In describing this collaborative activity, I show how aspects of the culture shape the boundary work performed by the panel and the staff team.Additionally, I use the method of "textography" to identify the types and rhetorical purposes of a series of "intermediary texts" used in producing the report, Older Canadians on the Move.I found that the staff team employed multiple iterations of intermediary texts to move the McKelvey, 2018; Hutchings & Stenseth, 2016; OECD, 2015).One approach used in providing science-informed advice to governments is through an advisory body closely connected with a national academy of science.Such an advisory body functions as an intermediary, nongovernment organization (NGO) mandated to interpret expert-produced scientific knowledge and communicate the relevant meaning of this expert-produced knowledge for use by government policy-makers in a form that is accessible and useful to them (Gluckman, 2014).Two well-known examples of such organizations are the National Academies of Science in the United States' National Research Council and the Royal Society in England's Science Policy Expert Advisory Committee.In Canada, the Council of Canadian Academies (CCA)performs this role by providing science-based advice to Canadian government policy-makers in the form of advisory reports, a kind of "boundary object" (Star & Gruesemer, 1989) -that is, an artefact, such as a report, that crosses the boundary of science or policy and is useable in either domain without becoming something entirely new.Government policy-making is a multi-faceted, solutions-oriented practice in which policy-makers attempt to resolve societal issues (Cairney, 2016;Tehara, 2010;Theodoulou, 2013).In Canada, as elsewhere, policy-making is a political process involving elected and unelected officials in national, provincial, and municipal institutions.At the federal level, Canadian policy is enacted through an Act of Parliament, which involves a process of deliberation among elected Members of Parliament sitting in the House of Commons and unelected Senators in the House of the Senate (Bejermi, 2010).Policy-making is an activity in which policy-makers use this knowledge to identify and choose between alternative ends and means while weighing competing factors such as public values, cost, efficiency, security, and liberty (Douglas, 2009;Dunn, 2013).For example, articles cited were from the following types of academic disciplines:  The health-sciences and medicine (Maturitas,

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: Autre
Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui
Qualitatifhigh
gptÉtudes des sciences et des technologies
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui
Qualitatifhigh
modèles en accordL'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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,010
Études des sciences et des technologies0,0800,044
Communication savante0,0140,008
Science ouverte0,0060,015
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreAutre · Empirique

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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