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Enregistrement W4308932224 · doi:10.1007/s42532-022-00132-8

Advancing the scholarship and practice of stakeholder engagement in working landscapes: a co-produced research agenda

2022· review· en· W4308932224 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSocio-Ecological Practice Research · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesHaub School of Environment and Natural Resources, University of WyomingNational Institute of Food and AgricultureEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity of WyomingU.S. Department of Agriculture
Mots-clésStakeholder engagementStakeholderPublic engagementScholarshipEngaged scholarshipCommunity engagementPublic relationsEngineering ethicsInclusion (mineral)SociologyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,134
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,172
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1340,172
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0000,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,611
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,071 · 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