A Scoping Review Examining Governance, Co-Creation, and Social and Ecological Justice in Living Labs Literature
Notice bibliographique
Résumé
Living Labs (LLs) are increasingly being used as an approach to address complex sustainability-related challenges. Inspired by existing knowledge and practice gaps, calls for further examination of governance and co-creation in relation to LLs work, and our experiences in the Lake Superior Living Labs Network, we conducted a scoping review of the recent (2015–2019) LLs literature. This review focused on peer-reviewed LLs literature aimed at addressing sustainability-related challenges and involving universities as key collaborators specifically. This scoping review addressed the research questions: how are LLs conceptualized, described, and applied? how are LLs governed? How is co-creation supported in LLs work? and, are social and/or environmental justice considered in LLs work? From the 729 citations gathered in the electronic database searches, 48 papers were identified as relevant through the screening and eligibility assessment. We found that this literature is growing rapidly, highly interdisciplinary, and predominantly taking place within European urban centres. We summarize the findings in relation to our research questions and outline implications for interrogating governance, unpacking co-creation, and working towards social and ecological justice in LLs research and practice. We conclude by outlining four key research directions to advance LLs work, including, (1) expanding research across a greater diversity of settings; (2) examining and analyzing governance and power dynamics; (3) exploring how learning evolves via co-creation; and (4) examining how universities are impeding and/or supporting advances in relation to governance, co-creation, and justice in LLs work.
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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 | 0,019 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».