Managing environmental knowledge networks to navigate complexity
Notice bibliographique
Résumé
Environmental knowledge networks (EKNs) link research collaborators in a common purpose to produce data and knowledge to better understand social-ecological phenomena and address environmental challenges. Over recent years, as scientists have grappled with how to produce data and actionable knowledge for conservation and sustainability, more EKNs have been established. Although each network is founded for its own purposes and maintains its own goals and ways of operating, these networks are generally managed by scientists to produce knowledge to advance science and decision making. In this Insight article, we articulate key qualities and benefits of EKNs and shows how EKNs can address grand challenges that cannot be answered by a single team or institution, create a diverse, vibrant culture of science and community of practice, and provide innovative solutions and knowledge to society. We also discuss challenges of EKN governance, and how challenges may vary with a network’s development. Finally, based on a synthesis of structured discussions about key issues in EKN management, we share recommendations and best practices, emphasizing management practices that are inclusive, reflexive, adaptive, and flexible, so that others may benefit from our experience leading EKNs.
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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 | 0,010 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».