Best bang for your buck: Considerations for cost-efficiency in knowledge co-production
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge co-production is a key strategy of collaborative engagement between research and management to achieve better outcomes. Whereas the principles of knowledge co-production in support of evidence-informed policy-making are increasingly understood, our understanding of its cost-efficiency - putting benefits in relation to its cost - is in its infancy. Here, we approach this gap by exploring the key considerations for ensuring that the benefits of co-production processes outweigh the significant direct and indirect costs they can incur. We conceptualise a relationship between the costs and benefits of co-production, consider preconditions that affect those costs and benefits, and outline options for improving the cost-benefit relationship. Specifically, we explore how to maximise co-production efficiency for key principles underpinning effective knowledge co-production (context-based, pluralistic, goal-oriented, interactive) and illustrate this with a hypothetical case study of co-production for the use and management of an emerging small-scale fishery. To this end, we conclude by providing a series of guiding questions that practitioners of co-production can use to help ensure that the benefits outweigh the costs. Our results provide researchers and practitioners with improved understanding of the costs and benefits of co-production and encourage the consideration of cost-efficiency in the planning of participatory research. Further, by considering the costs and benefits of co-production processes we provide critical insights into how to ensure effective and efficient science-policy engagement where expectations might exceed limited resources. This includes enabling more transparent and accountable funding and engagement decisions while engaging multiple context-specific streams of policy-relevant knowledge for evidence-informed policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».