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Enregistrement W7035957457

Analyse des freins et leviers à la participation dans les projets de science citoyenne axés sur la biodiversité au Québec

2023· other· fr· W7035957457 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2023
Typeother
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService (business)Context (archaeology)Community participation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La science citoyenne est un outil au service de la conservation et de la protection de la biodiversité, ainsi qu’un moteur de mobilisation et d’engagement civique. L’intérêt pour ce phénomène gagne en popularité du côté des organismes ayant une mission orientée vers la protection de la nature. Cependant, il peut être difficile pour ces organisations de recruter, de garder les bénévoles à long terme et de favoriser un engagement profond. L’objectif principal de cet essai est d’analyser les freins et leviers à la participation dans les projets de science citoyenne axés sur la biodiversité, et ce dans le but d’améliorer les projets et ainsi de bonifier les démarches de conservation. La participation est évaluée sous trois volets : le recrutement, la rétention et l’engagement des bénévoles. Les objectifs secondaires sont d’explorer les motivations des participants à la science citoyenne, d’inspecter la situation au Québec en lien avec les tendances globales, et d’identifier de bonnes pratiques au niveau du recrutement et de la rétention. Le dernier sous-objectif est de formuler des recommandations visant à améliorer tous les axes de la participation, ainsi que la pertinence et les retombées des programmes de science citoyenne. L’analyse dégage les forces, faiblesses, opportunités et menaces à la participation des citoyens. Elle se positionne du côté d’une organisation donnée responsable d’un projet de science citoyenne. Ainsi, cette analyse met en lumière les actions et éléments internes et externes qui ont des impacts sur la participation. D’abord, les forces mises en lumière par l’analyse sont l’intégration des motivations des participants dans la structure des projets, l’inclusivité de l’organisation et de ses activités, et la reconnaissance de l’organisme au sein de sa communauté. Ensuite, les ressources humaines limitées et la méconnaissance des participants sont les faiblesses identifiées. Puis, les opportunités sont le gain de popularité des applications de science citoyenne, la culture locale et le sentiment d’appartenance, et les partenaires potentiels. Finalement, les menaces à la participation sont le manque de financement, la gamification abusive, la concurrence entre les projets, et le désintérêt sociétal envers les espèces non charismatiques. Les recommandations proposées s’appuient sur les forces et les opportunités pour répondre aux faiblesses et aux menaces. Elles consistent en la création et la solidification de partenariats, la maximisation des occasions d’apprentissage des participants, et l’action de favoriser des opportunités de socialisation au sein des projets. Aussi, il est recommandé de tirer profit des plateformes existantes et de favoriser la création d’un mouvement et d’une communauté autour du projet.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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