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Enregistrement W4408249339 · doi:10.1029/2024ef004908

Exploratory Scoping of Place‐Based Opportunities for Convergence Research

2025· article· en· W4408249339 sur OpenAlexaff
Casey Helgeson, Lisa Auermuller, DeeDee Bennett Gayle, Sönke Dangendorf, Elisabeth Gilmore, Klaus Keller, Robert E. Kopp, Jorge Lorenzo‐Trueba, Michael Oppenheimer, Kathleen Parrish, Victoria C. Ramenzoni, Nancy Tuana, Thomas Wahl

Notice bibliographique

RevueEarth s Future · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRural development and sustainability
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesPennsylvania State UniversityDartmouth CollegeNational Science Foundation
Mots-clésConvergence (economics)Exploratory researchEnvironmental scienceEnvironmental resource managementComputer scienceEconomicsEconomic growthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Harnessing scientific research to address societal challenges requires careful alignment of expertise, resources, and research questions with real‐world needs, timelines, and constraints. In the case of place‐based research, studies can avoid misalignment when grounded in the realities of specific locations and conducted in collaboration with knowledgeable local partners. But literature on best practices for such research is underdeveloped on how to identify appropriate locations and partners. In practice, these research‐design choices are sometimes made based on convenience or prior experience—a strategy labeled opportunism. Here we examine a deliberative and exploratory approach in contrast to default opportunism. We introduce a general framework for scoping place‐based opportunities for research and engagement. We apply the framework to identify climate‐adaptation planning decisions, rooted in specific communities, around which to organize research and engagement in a large project addressing coastal climate risks in the Northeast US. The framework asks project personnel to negotiate explicit project goals, identify corresponding evaluation criteria, and assess opportunities against criteria within an iterative cycle of listening to needs, assessing options, prioritizing actions, and refining goals. In the application, we elicit a broad range of objectives from project personnel. We find that a structured process offers opportunities to collaboratively operationalize notions of equity and justice. We find some objectives in tension—including equity objectives—indicating trade‐offs that other projects may also need to navigate. We reflect on challenges encountered in the application and on near‐term costs and benefits of the exploratory process.

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)0,251
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,322
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2510,322
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0280,024
Études des sciences et des technologies0,0080,017
Communication savante0,0170,013
Science ouverte0,0070,020
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,196 · 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.

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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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