Transitioning toward “deep” knowledge co-production in coastal and marine systems: examining the interplay among governance, power, and knowledge
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge co-production (KCP) is presented as an effective strategy to inform responses to complex coastal and marine social-ecological challenges. Co-production processes are further posited to improve research and decision outcomes in a wide range of problem contexts (e.g., biodiversity conservation, climate change adaptation), for example, by facilitating social learning among diverse actors. As such, KCP processes are increasingly centered in global environment initiatives such as the United Nations Decade of Ocean Science for Sustainable Development. However, KCP is not a panacea, and much uncertainty remains about its emergence and implementation, in particular, the manner in which broader governance contexts determine the interplay of knowledge, power, and decision-making. Three objectives guide our analysis: (1) to interrogate more fully the interplay among social relations of power, knowledge production practices, and the (colonial) governance contexts in which they are embedded; (2) to consider the challenges and limitations of KCP in particular places by drawing attention to key governance themes and their implications for achieving better outcomes; and (3) to work toward a fuller understanding of “deep KCP” that cautions against a tendency to view knowledge processes in coastal and marine governance settings as an instrumental or techno-managerial problem. A qualitative and reflective approach was used to examine multiple dimensions of the interplay of KCP, governance, and power in several marine and coastal contexts, including Canada, New Zealand, and Papua New Guinea. In particular, our analysis highlights the importance of: (1) recognizing diverse motivations that frame co-production processes; (2) the manner in which identities, positionality, and values influence and are influenced by governance contexts; (3) highlighting governance capacity with respect to spatial and temporal constraints; (4) institutional reforms necessary for KCP and the links to governance; and (5) the relationship between knowledge sharing, data sovereignty, and governance. We seek to encourage those involved in or considering co-production initiatives to engage carefully and critically in these processes and make co-production more than a box to tick.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».