B’ the Change you Want to See: How Commensurating Water Health Impedes Collective Action
Notice bibliographique
Résumé
We study commensurating in a multi-stakeholder partnership established to address waterway health degradation in Australia’s critical Great Barrier Reef region. Actors of this partnership engaged in commensurating this issue, reifying it into a report card. This tool became central in representing the group’s assessment of the sustainability issue and driving collective action towards mitigation. As actors sought to commensurate the issue, they increasingly became dubious as to the real impact of their tool. Even so, they continued to engage in counterproductive commensurating practices that limited their impact. We offer two contributions based on these findings. First, we extend our understanding of the pitfalls attached to commensurating sustainability issues by revealing how efforts put in altering a commensuration tool can gradually shift actors’ attention away from ensuring the tool enables them to take impactful collective action. Second, we open the commensuration “black box” by revealing the interactional dynamics nested within the commensurating of sustainability issues. Specifically, practices aimed at including additional sustainability data in the tool are often met with practices seeking the opposite, that is, to exclude data. These countervailing practices eventually coalesce into changes to the commensuration tool which generate ‘small wins’ for actors, diverting their attention away from ensuring the tool enabled them to take impactful collective action.
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
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 | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,020 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».