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Enregistrement W1977153384 · doi:10.3197/096734008x368402

Environmental Failure, Success and Sustainable Development: The Hauraki Plains Wetlands Through Four Generations of New Zealanders

2008· article· en· W1977153384 sur OpenAlexaff
Matthew Hatvany

Notice bibliographique

RevueEnvironment and History · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Philosophy and Ethics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWetlandContext (archaeology)SustainabilityCivilizationEnvironmental historyWhite (mutation)Environmental ethicsGeographyEcologyArchaeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract From 1875 to 1920 the floodplains of the Hauraki Plains, the largest wetland complex in New Zealand, were almost entirely transformed through logging of kahikatea, diking and canalising of rivers, and drainage of the land. One of the world's most biologically diverse landscapes, millennia in the making, and sustainably exploited for centuries by Maori, was transformed by Pakeha colonists (White newcomers) into a landscape dominated by grass. This environmental transformation is interpreted as a result of culture: a colonial people whose culture blinded them to other ways of interacting with wetlands. Taking a long-term approach following one family of Pakeha through four generations of interaction with the Hauraki Plains wetlands, this study argues that the environmental transformation that happened there was less a question of culture than of a specific time and place (context of civilisation). As contexts of civilisation changed, and as later generation Pakeha became New Zealand-born, their sense of place, and especially the understanding of their place within the environment, changed. Ironically, restoration of the wetlands and the future of sustainable development in places like the Hauraki Plains are dependent on the past, on people better understanding the environmental failures and successes of their ancestors, and that no people are axiomatically predisposed by culture to be environmental destructors.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil0,889

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,006
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,162 · 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

Citations7
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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