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Enregistrement W2092687580 · doi:10.1115/imece2005-82999

Assessing the Sustainability of Technological Developments: An Alternative Approach of Selecting Indicators in the Case of Offshore Operations

2005· article· en· W2092687580 sur OpenAlexaff
Ibrahim Khan, M. R. Islam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMulti-Criteria Decision Making
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityRanking (information retrieval)Process (computing)Performance indicatorComputer scienceSet (abstract data type)Sustainable developmentEconomic indicatorRisk analysis (engineering)Environmental economicsEnvironmental resource managementBusinessEnvironmental scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In general, ‘sustainability’ implies accountability for effects on the natural environment and to future generations. This accountability should be extended at least to the whole Earth (in space) and several generations (in time). If this criterion is implied, most of the widely accepted technological developments are not sustainable. Moreover, conventional evaluation methods of sustainability using inappropriate indicators usually misrepresent unsustainable technologies as ‘sustainable’. In this study we developed a framework for analyzing indicators of sustainable technological developments. Problems and misconceptions about conventional indicators/indices selection were identified and discussion was carried out about how they mislead in measuring the real progress in environmental and socio-economic developments. Following the proposed framework, a set of indicators were analyzed and selected in the case of offshore hydrocarbon operations. To select these indicators, the ‘multi-criteria analysis’ method was used and was found advantageous when applied in a complex and stochastic system, such as the marine environment. The selected set of indicators were evaluated in terms of their degree of importance by simply ranking each indicator, following a modified semantic and finally appropriate indicators were sorted out based on the cognitive mapping analyses. This indicator selection process helps us discard misleading indicators and selecting appropriate sustainability indicators. Correct indicators will be useful to evaluate status of sustainability and will lead to achieve the overall objective of sustainable developments.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0130,011
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations15
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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