Geographic and epistemic pluralism in the sources of evidence informing international environmental science–policy platforms: lessons learnt from the IPBES values assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Non-technical summary This article examines the challenges and opportunities to integrate diverse sources of evidence in assessments produced by international platforms working at the science–policy interface. Diversity (or pluralism) of sources of literature, both in terms of their geographic origin and disciplinary focus, is essential for assessments to inform decision-making across social–ecological contexts. Using the recently completed ‘Methodological Assessment of the Diverse Values and Valuation of Nature’ of the Intergovernmental Science–Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services as a case, we find that significant effort has been dedicated to reviewing diverse literature. We discuss three strategies to expand pluralism in future assessments. Technical summary Representing plural views in science–policy platforms is essential to avoid reproducing geographic and epistemic biases that permeate contemporary scientific knowledge production and synthesis. The Intergovernmental Science–Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (IPBES) has strived to produce assessments that incorporate information from diverse regions and knowledge systems. We explore the geographic and epistemic pluralism of the literature included in the ‘Methodological Assessment of the Diverse Values and Valuation of Nature’ (VA), and the challenges and opportunities to achieve such knowledge pluralism. We applied a bibliometric analysis to the sources of evidence cited in the VA, and reflected on the assessment development process, in which we were directly involved. Our results highlight the success of different strategies developed by VA experts to engage with diverse sources of literature. Still, most evidence was English-language academic literature produced in Western Europe, Canada, and the United States, echoing the prominence of this literature in scientific publication in environmental disciplines. Reflecting on our experiences, we discuss strategies that could further enhance the geographic and epistemic pluralism in the information reviewed for future environmental assessments produced by IPBES and other international science–policy platforms. Social media summary Epistemic and geographic pluralism was partially achieved in IPBES Values Assessment, and can be further enhanced in future assessments.
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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 | 0,248 | 0,409 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,048 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,024 |
| Communication savante | 0,040 | 0,046 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».