Revisiting the Use and Utility of Domain Mapping: A Comparative Study of the Future(s) of Diplomacy and International Affairs
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Domain mapping is a necessary yet too‐easily overshadowed component of strategic foresight. A domain is defined as any topic that serves as the central focus of a foresight project. Domain mapping is the process of conceptually framing its scope, often by way of participatory brainstorming sessions with subject matter experts. Domain mapping should be thought of as a prerequisite to robust foresight research, a crucial and necessary preliminary step that animates all subsequent processes. Our article has two objectives: to reinvigorate the discussion on the use and utility of domain mapping by illustrating how, why, and when to use the technique; and, using a series of nine domain maps created with hundreds of Canadian public servants between 2018 and 2024, to test a novel approach for empirically evaluating the cumulative results of domain mapping by comparatively assessing the thematic shifts policy practitioners have attributed to the future(s) of diplomacy and international affairs. Our approach illustrates how longitudinal empirical studies of domain maps can shed light on the emerging and shifting perspectives of foresight experts and policy practitioners. The paper highlights nine separate uses for the technique, identifies where foresight and domain mapping are currently used within the Canadian government, analyzes an original set of related domain maps, and provides lessons on facilitating, using, and applying domain mapping with a focus on representation, group dynamics, and data quality.
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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 | 0,024 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».