Notice bibliographique
Résumé
The Nobel Prize Committee for Economics has been pretty good about drawing attention to innovative developments in economics since 1969, but in the past 20 years only one prize has been awarded for work that had a strong natural resources dimension, namely that on ad hoc cooperative solutions to the management of common property resources (Elinor Ostrom, University of Indiana). At least three Peace Prizes have been awarded for contributions to issues in conservation and the environment (Al Gore, the IPCC, and Wangari Maathai in Kenya for a tree-planting campaign). Toronto's Globe and Mail newspaper speculated in October 2012 that William Nordhaus would win the prize in economics, probably for his simulation model of economic growth and global warming (an Integrated Assessment Model). But to date only Ms Ostrom has been awarded the Economics Prize for essentially environmental economics. Thomas Schelling has circled back to environmental issues in his research over the years and was awarded the prize in economics, but it was for his contributions to game theory that he was singled out. Ronald Coase (Economics Nobel winner) focused the attention of economists on possible ‘markets’ for externalities, among other things, but few would refer to him as an environmental economist. Robert Solow set out the basic model of economic sustainability but again his prize was for other contributions. Observers in Stockholm and Oslo have thus made known their concern for environmental issues but have remained fairly agnostic about the significance of work by resource and environmental economists on such issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,300 | 0,259 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».