The challenge of meaningful knowledge mobilization of climate change research in the Canadian Arctic for early-career researchers
Notice bibliographique
Résumé
Communication of research related to climate change in a way that is meaningful and respectful to Indigenous Peoples is challenging. While engagement with Indigenous communities is now increasingly incorporated into the expected standard of research processes in academia, early career researchers face challenges such as funding limitations, extensive regulatory processes, and timeframes that exceed the duration of a normal graduate-level degree. To better understand the obstacles that early career researchers are faced with, and subsequently provide some guidance on how these barriers can be mitigated, six interviews with practitioners of knowledge mobilization in the Canadian Arctic were conducted. Participants suggested that, while communicating knowledge purposefully depends largely on the research context and communities involved, researchers are encouraged to be well-informed, resourceful, and flexible in their research approaches. By applying these recommendations outlined by experienced practitioners, and reviewing academic literature, early career researchers can mitigate logistical and cultural barriers and communicate knowledge in a more culturally sensitive manner. More community-based research is needed to continue to enhance the understanding of how to mobilize knowledge on climate change in a meaningful way, to create more informed guidelines and support systems, and to make them widely accessible to researchers at all stages of their careers.
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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 | 0,090 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,085 | 0,036 |
| Communication savante | 0,026 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».