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Enregistrement W2097427028 · doi:10.24124/c677/2012373

Climate Change Subsystem Structure and Change: Network Mapping, Density and Centrality

2012· article· en· W2097427028 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCanadian Political Science Review · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicy Transfer and Learning
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentralityGovernment (linguistics)Affect (linguistics)CredibilityClimate changeAdaptation (eye)BusinessSocial capitalProduct (mathematics)Public economicsPublic relationsEconomic systemPolitical scienceEconomicsSociologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Policy capacity in web-based settings is largely the
 product of nodality, which provides centralized actors with
 enhanced opportunities to detect information and affect
 behavior. This paper examines four Canadian virtual policy
 networks (VPN) currently facing policy challenges associated
 with climate change adaptation including finance, infrastructure,
 transportation, and forestry. The four sectors each
 face specific types of challenges that will presumably influence
 government’s policy capacity to respond to climate
 change adaptation, which in turn will affect the state’s nodal
 positioning in the VPNs. At the macro level governing capacity
 will vary considerably among these sectors with some
 more able to affect social behavior and evidence-informed
 learning, while others will struggle to lead policy discourse
 and development. It is hypothesized that the Canadian federal
 government’s nodality, which is shaped by both reputational
 capital and information credibility, will also be influenced
 by the nature of actors involved and the degree to
 which the VPN is internationalized.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,747
Score d'incertitude au seuil0,891

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,260 · 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