Tracking the Influence of Grey Literature in Public Policy Contexts: The Necessity and Benefit of Interdisciplinary Research
Notice bibliographique
Résumé
Scientific information (much of it published as grey literature) can play a pivotal role in the search for solutions to serious global environmental problems. This fact is receiving growing attention by a diversity of researchers. How information functions within the interface between science and policy is only weakly understood, in part because most studies have been conducted through single disciplinary lenses. Moreover, determining the life cycles of scientific information and developing an understanding of the use and influence of this information are not trivial tasks. We believe that an appreciable increase in understanding can be achieved through an interdisciplinary perspective and a comparative approach employing a suite of research methodologies to document information pathways. In particular in our research (see www.eiui.ca), we contend that interdisciplinary research, drawing on “information science and management,” “marine environmental science,” “marine policy development,” “fisheries science and management,” and “public policy,” can substantially increase understanding of the processes by which scientific information is incorporated into environmental policy decisions. This innovative, evolving interdisciplinary perspective enables addressing the question “what role and influence does grey literature have in marine environmental policy and decision-making processes” in an informative, holistic manner, otherwise unfeasible. As this paper shows, multidimensional thinking and analysis stimulated by an interdisciplinary perspective is essential for understanding the role of scientific information at the science-policy interface in marine environmental fields.
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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 | 0,323 | 0,545 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,036 |
| Communication savante | 0,048 | 0,060 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».