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Enregistrement W2062862847 · doi:10.1016/j.religion.2009.02.001

The Invention of Sacred Tradition

2009· article· en· W2062862847 sur OpenAlexaffabout
Steven Engler

Notice bibliographique

RevueReligion · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensMount Royal UniversityConcordia UniversityRoyal College of Physicians and Surgeons of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)Citizen journalismPoliticsEuropean unionDemocracyPolitical scienceEmpirical evidenceSociologyThematic analysisPublic relationsPublic administrationEpistemologyEconomicsLawSocial scienceQualitative researchEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Attempts by researchers and policy-makers to address the ‘wicked’ issues which pervade environmental policy usually revolve around attempting – or recommending – both more participatory and transparent, and more systematic and evidence-based, policy-making. Post-normal science (PNS), with its ‘extended peer community’, has emerged as one approach, whilst others focus on procedural reforms of the policy process, particularly on enhancing democratic decision-making. This paper applies a novel analytical framework to a primarily documentary analysis of three cases we argue are wicked—Canadian regulatory review of health products and food, European union (EU) environmental thematic strategies, and United Kingdom (UK) energy and climate change policy. It explores how various responses to wicked issues are implemented, through the ‘lenses’ of PNS and, more generally, ‘democratic and effective decision-making’. It finds such responses are often limited by practical and fundamental barriers relating to handling of uncertainty, issue framing, participation, power, politics, and attitude to evidence. We draw conclusions about future research on PNS, particularly the need to more clearly relate theory to different strands of literature on the evidence–policy-making relationship, and to continue empirical testing.

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)0,008
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,081
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,415
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,040 · 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

Citations18
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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