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Enregistrement W1673734619 · doi:10.1111/glob.12097

Work ties beget community? Assessing interactions among transnational private governance organizations in sustainable agriculture

2015· article· en· W1673734619 sur OpenAlexaff
Luc Fransen, Jelmer Schalk, Graeme Auld

Notice bibliographique

RevueGlobal Networks · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesKoninklijke Nederlandse Akademie van Wetenschappen
Mots-clésCorporate governanceSocializationSustainabilityWork (physics)AgricultureBusinessCompetition (biology)Meaning (existential)Public relationsInterpersonal tiesEconomic systemPolitical scienceSociologyEconomicsEcologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Transnational private governance organizations (TPGOs) set standards for various sustainability issues and industries. TPGOs individually address only facets of larger problems such as land conversion, and competition among TPGOs also affects TPGO governance, meaning coordination across their activities can be required. Studies have shown that ties between TPGOs and other organizations facilitate information sharing, coordination and socialization. A systematic analysis of the structure of such ties, however, is lacking. Using the employment ties of staff and governors, we analyse the inter‐organizational communities of TPGOs that focus on agriculture. Our findings cast doubt on the existence of a coherent community of sustainable agricultural TPGOs: very few communities involve multiple TPGOs. While TPGOs with a similar product focus may form links with similar organizations, there are few direct and indirect ties among TPGOs. Researchers should therefore be cautious about assuming that a TPGO policy community crossing organizational and policy divides currently exists.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,237 · 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.

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

Citations23
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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