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Enregistrement W4400914423 · doi:10.5751/es-15024-290308

Place-based knowledge transfer in a local-to-global and knowledge-to-action context: key steps and facilitative factors

2024· article· en· W4400914423 sur OpenAlexvenueno aff
Eva Sievers, Marja Spierenburg, Shivant Jhagroe, Alexander P.E. van Oudenhoven

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekUniversiteit LeidenImpact Fund
Mots-clésKnowledge transferKnowledge managementContext (archaeology)Corporate governanceSustainabilityKnowledge integrationComputer scienceDomain knowledgeBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid global change threatens to outstrip global efforts to establish sustainable stewardship of social-ecological systems (SES). Place-based research can enhance effectiveness of global sustainability policies and actions by providing contextualized knowledge underpinning bottom-up solutions. However, the use and transfer of place-based knowledge remains a major challenge. In this study, we analyze place-based knowledge transfer in a local-to-global and knowledge-to-action context. We aim to provide insights on when, how, and why place-based research can inform decision making at the global scale and lead to action toward more sustainable and just futures. Our iterative and exploratory methodology involved alternating rounds of literature reviews and interviews with interdisciplinary researchers. We identified four key steps (place-based knowledge production, knowledge synthesis, knowledge use at the global scale, and knowledge revision and lessons learned) and five facilitative factors (bridging organizations, knowledge brokers, boundary organizations, institutionalized knowledge governance, and polycentric governance systems), which provide a comprehensive understanding of place-based knowledge transfer. Our conceptual framework provides suggestions on how to set up place-based knowledge transfer to be more effective, complete, and inclusive. Furthermore, our study discusses two major structural challenges that currently inhibit place-based knowledge transfer and shows ways forward for science and policy to overcome these. We argue that place-based knowledge transfer can be an effective means to undo dominant power relations and the epistemic status quo and enable a shift from short-termism in science and policy toward more long-term SES goals. Therefore, it is seminal to open up the predominant value system to more diverse knowledge systems, signifying a shift away from global decision making that is guided by neoliberal capitalist principles and over-emphasizes short-term and individual gains. Finally, it is crucial to prioritize learning over knowing to exploit the long-term value of place-based knowledge transfer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0110,042
Communication savante0,0180,034
Science ouverte0,0040,023
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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