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Enregistrement W2119951909 · doi:10.3390/su2093110

Designing a Sustainable Future through Creation of North America’s only International Wildlife Refuge

2010· article· en· W2119951909 sur OpenAlexaff
John H. Hartig, Rebecca S. Robinson, Michael A. Zarull

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife Service
Mots-clésBrownfieldSustainabilityAdaptive managementWildlife refugeEnvironmental resource managementEnvironmental planningRedevelopmentWildlifeStakeholderBusinessShoreProcess (computing)GeographyFisheryEngineeringEnvironmental scienceCivil engineeringComputer scienceEcologyManagementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2001, the Detroit River International Wildlife Refuge was established based on the principles of conservation and sustainability. The refuge has grown from 49.1 ha in 2001 to over 2,300 ha in 2010. Agreement on a compelling vision for a sustainable future was necessary to rally stakeholders and move them forward together. Project examples include: lake sturgeon and common tern restoration; soft shoreline engineering; ecotourism; sustainable redevelopment of a brownfield; and indicator reporting. Key success factors include: a consensus long-term vision; a multi-stakeholder process that achieves cooperative learning; strong coupling of monitoring/research programs with management; implementing actions consistent with adaptive management; measuring and celebrating successes; quantifying benefits; building capacity; and developing the next generation of sustainability practitioners and entrepreneurs.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,479
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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