On the development of criteria for determining the effectiveness of technical working groups: A case study about information processes in marine conservation and fisheries management in Belize
Notice bibliographique
Résumé
Use of scientific information in evidence-based decision-making is critically important in addressing coastal and ocean management concerns. In an ecosystem-based management context, ensuring that the “right” information (reliable) is available can be particularly challenging as the information often resides in different organizations with different management mandates. Many governmental and intergovernmental organizations have used a range of approaches, including technical advisory committees and working groups, to facilitate multidisciplinary input into the development of appropriate policies and management practices. This study examined the roles of multiple stakeholders participating in technical working groups that assist in decision-making for marine fisheries management in Belize, a coastal country in Central America. Through interviews with members of three working groups – the Spawning Aggregation Working Group, the Managed Access Working Group, and the National Hicatee Conservation and Monitoring Network – and decision-makers in the Belize Fisheries Department, information production processes and pathways for information uptake into policy were investigated. Major characteristics of communication at the science-policy interface associated with each working group were revealed. Important communication enablers and barriers were identified related to the operation of the working groups, such as membership commitment and resource availability, which influenced knowledge exchange within and outside the groups. Based on the results, a set of requirements for the creation and operation of effective working groups was formulated with regard to requisite inputs, the operational processes, and the types and uses of the information outputs of the groups. These requirements serve as a foundation for development of indicators of the effectiveness of working groups in environmental management contexts that support communication and decision-making at science-policy interfaces. • Multidisciplinary working groups produce useful information for marine resource management in Belize • Working group attributes enable advice transfer to support fisheries management • Member commitment, resources, and group processes affect the success of working groups • Study of information production and use reveals requirements for effective working groups • Group effectiveness can be assessed by information input, output, and process requirements
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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 | 0,068 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».