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Enregistrement W2082904470 · doi:10.1002/ldr.1096

Integrated land degradation monitoring and assessment: Horizontal knowledge management at the national and international levels

2011· article· en· W2082904470 sur OpenAlexaff
Pamela S. Chasek, W. Essahli, Mariam Akhtar‐Schuster, Lindsay C. Stringer, Richard J. Thomas

Notice bibliographique

RevueLand Degradation and Development · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Land Suitability Analysis
Établissements canadiensUnited Nations University Institute for Water, Environment, and Health
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésConvention on Biological DiversityEnvironmental resource managementBusinessDesertificationLand degradationEnvironmental planningInformation exchangeSustainable land managementLand managementLand useBiodiversityEconomicsGeographyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The need for improved horizontal knowledge management at the national and international levels is essential for monitoring and assessment of land degradation and desertification. At the national level, governments utilise scientific, socio‐economic and technical data and information for strategic planning, priority setting and national environment and development planning. However, challenges including the lack of capacity and lack of collaboration and sharing of information across governments affect responses to and the effectiveness of monitoring and knowledge exchange, along with the ability to effectively implement treaties. At the international level, a number of Multilateral Environmental Agreements (MEAs) share cross‐sectoral themes related to research and monitoring, information exchange, technology transfer, capacity building and financial resources. The need for increased synergies stems from the similarities between the issues they address. Challenges for improving knowledge management at the international level include insufficient interaction between the scientific bodies of the various MEAs; duplication of reporting, monitoring and assessment efforts; limited knowledge management between the various assessments addressing ecosystems and biological diversity during the past decade; and insufficient collaboration between the United Nations Convention to Combat Desertification (UNCCD), the UN system and the international non‐governmental organisation (NGO) community. This paper examines these challenges and offers recommendations on how monitoring and assessment knowledge can be better managed at the national and international levels. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSans objet
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

Citations46
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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