Scoping Science-Policy Arenas for Regional Ocean Governance in the Wider Caribbean Region
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the diversity of relationships that exist between science and policy and which underpin the uptake of science in oceans policy-making in the Wider Caribbean Region (WCR). We refer to these complex relationships, influenced by organizational culture and environments, as science-policy arenas. The paper examines the types of decisions that require science input, where the decision-making responsibility lies, who the science providers are, and how science gets translated into advice for a suite of 20 regional Intergovernmental Organizations (IGOs). The picture that emerges is one of a diverse suite of well-structured and active science-policy processes, albeit with several deficiencies. These processes appear to be somewhat separated from a broad diversity of potential science inputs. The gap appears largely due to lack of accessibility and interest in both directions (providers <-> consumers), with IGOs apparently preferring to use a relatively small subset of available expertise. At the same time, there is a small number of boundary-spanners, many of which are newly emerging, that carry out a diversity of functions in seeking to address the gap. Based on our scoping assessment, there is an urgent need for actors to understand the networks of interactions and actively develop them for science-policy interfaces to be effective and efficient. This presents a major challenge for the region where most countries are small and have little if any science capacity. Innovative mechanisms that focus more on processes for accessing science than on assembling inventories of available information are needed. A managed information hub that can be used to build teams of scientists and advisors to address policy questions may be effective for the WCR given its institutional complexity. More broadly, recognition of the potential value of boundary spanning activities in getting science into policy is needed. Capacity for these should be built and boundary spanning organizations encouraged, formalized and mainstreamed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».