Communicating science from the Arctic: A collaborative protocol to mitigate harm
Notice bibliographique
Résumé
Scientists increasingly engage communities living in researched places as an attempt to mitigate harm and produce more equitable research. However, these efforts are not always successful. This paper focuses on the communication of research to the wider world, a key area of activity that is seldom undertaken jointly. Research communications and outputs may unintentionally reinforce harmful ideas and actions that disbenefit communities. For example, they may represent people as passive victims of environmental change, or call for solutions that appear to resolve one problem but have damaging side effects. Instead, through co-production, communities can assert shared ownership of communications, identify risks and priorities, and control the representation of land, water, and people in academic and public debates and in policy. This paper reports the process by which a communications protocol was developed collaboratively by community researchers and academics, for a study of Inuvialuit youth resilience and innovative adaptation to climate change. It discusses the implementation of the protocol, which we suggest has potential for wider use in scientific research. The paper provides researchers with a template that may be adapted for different studies, issues, and communities. This Collaborative Perspective, co-authored by Inuvialuit, Canadian and UK academic and community researchers, aims to contribute to the growing literatures on science co-production and community self-determination in research and its impacts. The critical discussion is situated in imperatives to decolonise research processes, responding to calls from Indigenous scientists to disrupt the hegemony of western scientific knowledge.
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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 | 0,384 | 0,462 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,013 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,015 |
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 ».