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Enregistrement W1837194521 · doi:10.3389/fmars.2015.00072

The influence of the Sustainable Seafood Movement in the US and UK capture fisheries supply chain and fisheries governance

2015· article· en· W1837194521 sur OpenAlexfundno aff
Alexis Gutiérrez, Siân Morgan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Marine Fisheries ServiceNational Oceanic and Atmospheric AdministrationUniversity of British Columbia
Mots-clésLegitimacyCorporate governanceSustainabilitySupply chainBusinessTraceabilityGovernment (linguistics)Position (finance)Environmental governanceSustainable developmentFisheryEnvironmental resource managementPolitical scienceEconomicsMarketingEcologyPoliticsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last decade, a diverse coalition of actors has come together to develop and promote sustainability initiatives ranging from seafood eco-labels, seafood guides, traceability schemes, and sourcing policies in Western seafood supply chains. Based on a literature review, we trace the development of the Sustainable Seafood Movement, which has been working to reform sustainability practices in the seafood supply chain. Focusing on the US and the UK capture fisheries, we explore the roles of key actors and analyze the dynamics within and between actor groups through a conceptual model derived from semi-structured interviews. We argue that the Sustainable Seafood Movement is different from previous social movements in that, in addition to actors advocating for government reform, it has motivated supply chain actors to participate in non-state market driven governance regime. The movement and its actors have leveraged their legitimacy and authority garnered within the supply chain to increase their legitimacy and authority in public governance processes. As the movement continues to evolve, it will need to address several emerging issues to maintain its position of legitimacy and authority in both the supply chain and public governance processes.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations36
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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