The Politics of Modelling: Numbers Between Science and Policy
Lingua: inglese
Editore: Oxford University Press, 2023
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- Usato
Da: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, U.S.A.World of Books (was SecondSale)
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Chapter 2, 'Pay no attention to the model behind the curtain', Chapter 4, 'Mind the hubris: Complexity can misfire', and Chapter 8, ' Sensitivity auditing: A practical checklist for auditing decision-relevant models' are published open access and free to read or download from Oxford AcademicThe widespread use of mathematical models for policy-making and its social and political impact are at the core of this book. While the discussion of mathematical modelling generally centres around technical features, use, and type of model, the literature is increasingly acknowledging that the social nature of modelling, its biases and responsibilities, are equally worth investigating. This book tackles these emerging questions by adopting a multidisciplinary approach to investigate how current modelling practices address contemporary challenges, and fills a gap in the field, which has historically focused on statistical and algorithmic modes of producing numbers. Thanks to its multidisciplinary appeal, this book will be essential reading for modellers, public officials, policymakers, and scholars alike.Part of this title is published open access. This part is available to read and download as a PDF on Oxford Academic and is made available under a Creative Commons Attribution-Non Commercial-No Derivatives 4.0 International licence.…
Codice articolo 00096311912
- Titolo
- The Politics of Modelling: Numbers Between Science and Policy
- Autore
- Andrea Saltelli Barcelona School Of Management)
- Editore
- Oxford University Press
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Like New
- Rilegatura
- Hardback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0198872410
- ISBN 13
- 9780198872412
The widespread use of mathematical models for policy-making and its social and political impact are at the core of this book. While the discussion of mathematical modelling generally centres around technical features, use, and type of model, the literature is increasingly acknowledging that the social nature of modelling, its biases and responsibilities, are equally worth investigating.
This book tackles these emerging questions by adopting a multidisciplinary approach to investigate how current modelling practices address contemporary challenges, and fills a gap in the field, which has historically focused on statistical and algorithmic modes of producing numbers.
Thanks to its multidisciplinary appeal, this book will be essential reading for modellers, public officials, policymakers, and scholars alike.
Part of this title is published open access. This part is available to read and download as a PDF on Oxford Academic and is made available under a Creative Commons Attribution-Non Commercial-No Derivatives 4.0 International licence.
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Informazioni sull’autore
Monica Di Fiore is a researcher at the Institute for Cognitive Sciences and Technologies of the Italian National Research Council (CNR) of Rome. She has dealt with innovation and social acceptance of technologies.
Her most recent work focuses on open science and responsible research and innovation, the reproducibility crisis, science-based normative capture, and the sociology and ethics of quantification. She recently contributed to a manifesto published by Nature on the quality of mathematical models.
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