Identification of Response Options to Artisanal and Small-Scale Gold Mining (ASGM) in Ghana via the Delphi Process
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,113 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».