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Enregistrement W1619119595 · doi:10.3390/ijerph120911345

Identification of Response Options to Artisanal and Small-Scale Gold Mining (ASGM) in Ghana via the Delphi Process

2015· article· en· W1619119595 sur OpenAlexaff
Avik Basu, Sean Phipps, Rachel Long, George Owusu Essegbey, Niladri Basu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodLikert scaleDelphiScale (ratio)BusinessPollingRanking (information retrieval)Environmental resource managementEnvironmental planningGeographyComputer scienceEconomicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Delphi technique is a means of facilitating discussion among experts in order to develop consensus, and can be used for policy formulation. This article describes a modified Delphi approach in which 27 multi-disciplinary academics and 22 stakeholders from Ghana and North America were polled about ways to address negative effects of small-scale gold mining (ASGM) in Ghana. In early 2014, the academics, working in disciplinary groups, synthesized 17 response options based on data aggregated during an Integrated Assessment of ASGM in Ghana. The researchers participated in two rounds of Delphi polling in March and April 2014, during which 17 options were condensed into 12. Response options were rated via a 4-point Likert scale in terms of benefit (economic, environmental, and benefit to people) and feasibility (economic, social/cultural, political, and implementation). The six highest-scoring options populated a third Delphi poll, which 22 stakeholders from diverse sectors completed in April 2015. The academics and stakeholders also prioritized the response options using ranking exercises. The technique successfully gauged expert opinion on ASGM, and helped identify potential responses, policies and solutions for the sector. This is timely given that improvement to the ASGM sector is an important component within the UN Minamata Convention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,230
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations17
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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