Exploratory scoping of place-based opportunities for convergence research
Notice bibliographique
Résumé
Harnessing scientific research to address pressing societal needs requires careful alignment of resources, expertise, and research questions with real-world needs, timelines, and partnerships. Literature on best practices for place-based transdisciplinary research is underdeveloped on the question of choosing locations to help achieve this alignment. In practice, locations are often chosen based on convenience or prior experience—a strategy sometimes called opportunism. Here we explore a deliberative and exploratory approach to locations in contrast to this default opportunism. We introduce a general framework for the scoping of locations for research and engagement, and we apply the framework within a large (5-year, \$20-million, 13-institution) research project addressing coastal climate risks in the Northeast US. The framework asks project personnel to negotiate explicit project goals, identify corresponding evaluation criteria, and assess opportunities against criteria within an iterative cycle of listening to needs, assessing options, prioritizing actions, and refining goals. In the application, we elicit a broad range of objectives from project personnel. We find that a structured process offers opportunities to collaboratively operationalize notions of equity and justice that researchers increasingly invoke but seldom define. We find some objectives in tension—including equity objectives—indicating trade-offs that other projects may also need to navigate. We reflect on challenges encountered in the application, on near-term costs and benefits of the exploratory process, and on the characteristics of research efforts that may benefit from exploratory approaches to scoping locations for engaged research.
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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 | 0,276 | 0,329 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,017 |
| Communication savante | 0,018 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».