Exploring co-production through engagement between scientists and producers in an agricultural living lab: A case study in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural living labs are initiatives where agricultural researchers work with commercial producers to test innovations and management practices under real world scenarios. In Canada, living labs across aim to use a co-production model across the research design and implementation cycle. This model is meant to combine the knowledge and experiences of producers, researchers, and key industry stakeholders. While a key component of co-production is engagement between producers and scientists, this process has not been widely studied in living labs. We developed a concept map for researcher-producer engagement based on identified success factors for living labs and used this to interview participants in Living Lab New Brunswick (11 agricultural producers and 3 scientists). Our results highlight the trade-offs of high trust in producer engagement in living labs and the influence of programmatic design features in informing engagement. Ultimately, our results showcase the challenges of building early engagement in co-production processes and how structural processes such as project scale and institutional incentives can complicate collaborative research. Living labs represent a collaborative research approach that aims to co-develop, test, and evaluate relevant practices to producers. Our results showcase the design and institutional opportunities and challenges in building engagement for co-production, providing considerations for other practitioners building engagement in co-production processes with rural agricultural communities.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».