Advancing the scholarship and practice of stakeholder engagement in working landscapes: a co-produced research agenda
Notice bibliographique
Résumé
Participatory approaches to science and decision making, including stakeholder engagement, are increasingly common for managing complex socio-ecological challenges in working landscapes. However, critical questions about stakeholder engagement in this space remain. These include normative, political, and ethical questions concerning who participates, who benefits and loses, what good can be accomplished, and for what, whom, and by who. First, opportunities for addressing justice, equity, diversity, and inclusion interests through engagement, while implied in key conceptual frameworks, remain underexplored in scholarly work and collaborative practice alike. A second line of inquiry relates to research-practice gaps. While both the practice of doing engagement work and scholarly research on the efficacy of engagement is on the rise, there is little concerted interplay among 'on-the-ground' practitioners and scholarly researchers. This means scientific research often misses or ignores insight grounded in practical and experiential knowledge, while practitioners are disconnected from potentially useful scientific research on stakeholder engagement. A third set of questions concerns gaps in empirical understanding of the efficacy of engagement processes and includes inquiry into how different engagement contexts and process features affect a range of behavioral, cognitive, and decision-making outcomes. Because of these gaps, a cohesive and actionable research agenda for stakeholder engagement research and practice in working landscapes remains elusive. In this review article, we present a co-produced research agenda for stakeholder engagement in working landscapes. The co-production process involved professionally facilitated and iterative dialogue among a diverse and international group of over 160 scholars and practitioners through a yearlong virtual workshop series. The resulting research agenda is organized under six cross-cutting themes: (1) Justice, Equity, Diversity, and Inclusion; (2) Ethics; (3) Research and Practice; (4) Context; (5) Process; and (6) Outcomes and Measurement. This research agenda identifies critical research needs and opportunities relevant for researchers, practitioners, and policymakers alike. We argue that addressing these research opportunities is necessary to advance knowledge and practice of stakeholder engagement and to support more just and effective engagement processes in working landscapes. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s42532-022-00132-8.
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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 | 0,076 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,026 |
| Communication savante | 0,025 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».