Institutionalizing co‐production diplomacy in contexts of long‐term epistemological conflict: A case study of cod fisheries governance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Knowledge co‐production is a collaborative approach to research that seeks to enable transformative societal change and improve outcomes in natural resource management and sustainable development. Instituting knowledge co‐production requires that researchers, decision‐makers, and stakeholders be willing to work together towards shared goals. In the context of fisheries management, co‐production represents a significant departure from the technocratic discourses and governance practices that have characterized decision‐making for decades. Moreover, some fisheries contexts have been plagued by persistent and seemingly intractable epistemological conflicts between stakeholders and decision‐makers. Such situations complicate the implementation of co‐production and raise questions about the extent to which researchers can achieve the aims of co‐production in situations of distrust, amenity, and entrenched positions. We use the case study of Northern Cod, a stock of Atlantic Cod (Gadus morhua) governance in Newfoundland and Labrador, Canada, a case of long‐standing conflict between the regulator, fishers, Indigenous peoples, and industry parties, to explore whether and how co‐production can enable collaborative research leading to “transformative societal change.” We find five factors complicating uptake of co‐production in the governance of Northern Cod: (i) competing perspectives exist regarding the relative worth of different types of knowledge; (ii) links between epistemic preferences and interests; (iii) barriers related to access and inclusion in governance spaces; (iv) barriers related to institutional design; and, (v) conflict‐ridden stakeholder relations. In a context of persistent epistemological conflict and distrust, we propose that knowledge co‐production focus on diplomacy through science with an aim to repair relationships rather than produce new knowledge that can serve as evidence in decision‐making as the primary goal of the co‐production process.
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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 | 0,023 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,033 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».