MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1968690990 · doi:10.3197/096327113x13781997646575

Sharing the Earth: Sustainability and the Currency of Inter-Generational Environmental Justice

2013· article· en· W1968690990 sur OpenAlexaff
Allen Habib

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Values · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Geoengineering
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityCurrencyEarth (classical element)Environmental justiceNatural resource economicsEconomicsBusinessGeographyPolitical scienceEcologyMonetary economicsBiologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Philosophers often understand environmental sustainability as a duty of distributive justice between the generations of the earth. Since every generation is equally entitled to the bounty of the natural environment (the thinking goes) every generation should have a fair share of that bounty. But since generations precede each other in time, it is the duty of earlier generations to ensure that later generations receive their fair share. Acting sustainably is the way of meeting this duty, since sustainable practices are those that (ideally) preserve the environment for the future. But what is a ‘fair’ share of something as complex, varied and dynamic as ‘the environment'? How are we to value nature for the purposes of measuring ‘shares’ of it? I think the answer to these questions lies in the difference between sharing something by parts, like a pie, and sharing something by turns, like a bicycle. The generations share the earth by turns, not by parts, and so questions about fairness of shares are questions about turns, not parts. We need to ask what constitutes a ‘fair turn’ with the earth, and for that question we don't necessarily need to be able to commensurate the various parts of nature, just as we don't need to know the relative value of the parts of a bicycle to say what constitutes a fair turn with it.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,035
Communication savante0,0100,015
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations28
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental ValuesMême sujetClimate Change and GeoengineeringTravaux en français237 207