SCIENCE ADVICE IN ENVIRONMENTAL POLICYMAKING: AN EXAMINATION OF INSTITUTIONAL BARRIERS IN THE CANADIAN FEDERAL GOVERNMENT
Notice bibliographique
Résumé
Evident in many Canadian federal government and international publications is the recognition of the underlying importance that scientific knowledge has in evidence-based policymaking. Despite this recognition, academic and empirical research suggests that there are a number of barriers preventing the utilization of science in policy. This thesis examines such barriers in the context of environmental policymaking in the Canadian federal government. It uses a collection of multidisciplinary literature, Canadian federal government documents and interviews with officials from the Canadian federal departments of Natural Resources Canada, Environment Canada, Fisheries and Oceans Canada and Health Canada, to then make generalizations about the organizational barriers affecting the federal government at large. The main conclusion will show that while the barriers pertaining to Knowledge Producers and the Representation of Knowledge are important, the main barriers preventing the use of environmental knowledge in policy are with respect to Science-Policy Linkages. For example, departments have made major strides to improving the communication channels between science and policy domains, either through specific councils, boards, or even the creation of new branches and sectors of certain departments. These findings suggest a key implication: to overcome the most prevalent barriers, and the barriers that arguably are most significant, considerable focus must be placed on improving the science-policy interface. This will likely require clear leadership from federal directives in addition to context-specific departmental initiatives.
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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 | 0,027 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,021 |
| Communication savante | 0,015 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».