Distinguishing between research and monitoring programs in environmental science and management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The terms “research” and “monitoring” are commonly used interchangeably to describe the data-gathering, information-generating, and knowledge-translating activities in environmental science and management. While research and monitoring share many attributes, such as the tools used, they may also differ in important ways, including the audience and their stability. In any environmental program, any potential differences between research and monitoring may be inconsequential, but distinguishing between these two activities, especially when both words are used casually, may be necessary to ensure the alignment between the tools and approaches and the expectations and goals of the program. Additionally, the importance of distinguishing between research and monitoring becomes greater when many participants from varying backgrounds with differing expectations are involved in the design, execution, and governance of the program. In this essay, we highlight differences between environmental research and monitoring, provide potential criteria to define them, and discuss how their activities interact and overlap. In our view, environmental monitoring programs are typically standardized and designed to address stakeholder concerns, to ensure activities comply with regulatory statutes or other known objectives. In contrast, environmental research may be esoteric, driven by a specific line of inquiry, and may lack a defined endpoint. Although potential difficulties with categorizing some programs or portions of combined programs will likely always remain, explicitly identifying the attributes of a program is necessary to achieve its objectives.
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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 | 0,083 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,020 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».