The importance of consensus science to managing phosphorus in the environment: SERA‐17 and the legacy of Andrew Sharpley
Notice bibliographique
Résumé
Phosphorus (P) loss from agricultural systems to surface waters, and ultimately, eutrophication, presents a wicked problem requiring transdisciplinary solutions. The mission of SERA-17 (Southern Extension and Research Advisory Information Exchange Group-17) has been to address this problem by developing "Innovative Solutions to Minimize Phosphorus Losses from Agriculture." Over the course of his career, Dr. Andrew Sharpley demonstrated a rare ability to collaboratively achieve consensus around issues related to the science and management of P. The SERA-17 organization served as the central community of experts and stakeholders where that consensus was built and applied. The consensus-based approach, demonstrated by Sharpley and at the core of the SERA-17 organization, was routinely applied to key areas of P science to produce applied outcomes that have been readily adopted: advance foundational science to resolve knowledge gaps and to promote innovation; promote consistency in methods to facilitate comprehensive investigations and conclusions across a diversity of systems; engage diverse stakeholders to prioritize research, and ultimately, ensure that outcomes reflect a plurality of perspectives; and deliver pragmatic solutions that reflect the best information available at a particular time. We review the history of SERA-17 in delivering new science and management recommendations for P, with an eye to elucidating Sharpley's role and legacy in this process.
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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 | 0,005 | 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».