Keys for effective multistakeholder science committees: The importance of structure, processes and desired behaviours
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multistakeholder Science Committees (MSC's) are increasingly used to inform science assessments and syntheses supporting the development of environmental regulations and policies. By bringing together a diversity of pertinent rights holders and stakeholders they can create holistic and inclusive outcomes that would not otherwise be produced if participants are drawn from a narrow range of expertise and jurisdictional representation. However, MSC's also create notable challenges. As practitioners and leaders of a multitude of MSC's, we draw from our collective experiences to identify key steps we feel will ensure high performance of MSC's. We highlight the importance of recognizing the mandate letter and developing a jointly agreed‐upon Terms of Reference (TOR) and then identifying specific aspects related to: (i) roles and responsibilities of participants; (ii) founding principles required to enable the work of a MSC; (iii) acceptable behaviours for MSC members; and (iv) mechanisms to assess the consequences when undesired behaviours and actions are displayed. We also identify actions and behaviours that will most likely result in the failure of the MSC. Practical implication: The ability to diagnose the underlying causes of challenges to MSC's performance, provides opportunities to resolve them so that the performance can be improved and undesirable actions and behaviours are minimized or avoided.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».