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Enregistrement W4410278078 · doi:10.1016/j.envsoft.2025.106519

Applying user-centred design to climate and environmental tools

2025· article· en· W4410278078 sur OpenAlexfundno aff
Joske Houtkamp, Sander Janssen, Rob Lokers, Hugo de Groot

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Modelling & Software · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWageningen University and ResearchAgricultural Research ServiceConsortium of International Agricultural Research CentersVlaamse OverheidForeign, Commonwealth and Development OfficeDepartment for International DevelopmentAustralian GovernmentInternational Development Research CentreVlaamse regeringUniversity of Nebraska-LincolnBill and Melinda Gates FoundationU.S. Department of Agriculture
Mots-clésComputer scienceEnvironmental resource managementHuman–computer interactionEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The number of web portals and online tools to support or inform decision-making on environmental and climate issues has grown steadily in recent decades. This paper explores the benefits and challenges of applying user-centred design (UCD) in environmental tool development, drawing on three case studies at the science-policy interface. We examine the roles and perspectives of scientists, funders, software developers, and end-users, highlighting how their often conflicting objectives can lead to a lack of focus. Active management is essential to align tool development with user needs. To increase the credibility and usefulness of environmental tools, we argue for stronger adoption of UCD, greater attention to post-creation tool use, and better integration of tool development into broader project lifecycles. Finally, we recommend building on or improving existing tools and platforms rather than developing new ones for each project, fostering greater continuity, efficiency, and long-term impact in the science-policy interface.

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)0,075
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0750,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0040,021
Communication savante0,0160,011
Science ouverte0,0050,017
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,175 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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