Centering relationships to place for more meaningful research and engagement
Notice bibliographique
Résumé
Research has the potential to simultaneously generate new knowledge and contribute meaningful social-ecological benefits; however, research processes and outcomes can also perpetuate extractive patterns that have manifested the climate, biodiversity, and social justice crises. One approach to enhance the societal value of research processes is to strengthen relationships with places of study and the peoples of those places. Deepening relational engagement with the social-ecological context and history of a place can lead to more accurate results and improved public trust in the scientific process and is particularly important for natural scientists who work at the interface of nature and society. We provide three actionable pathways that range from individual to systemic change to enhance place-based relationships within research systems: 1) deepen reflection and communication about relationships with places and peoples; 2) strengthen collaboration among research teams and partners; and 3) transform systems of knowledge creation to foster place-based roots. Action on any of these proposed pathways, but especially action taken across all three, can build empathy and connections to place and people, strengthening the meaningful impact of research both locally and globally.
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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 | 0,049 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,042 |
| Communication savante | 0,024 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,057 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».