MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2171549343 · doi:10.5751/es-01431-110145

From Community-Based Resource Management to Complex Systems: The Scale Issue and Marine Commons

2006· article· en· W2171549343 sur OpenAlexaffvenue
Fikret Berkes

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommonsEnvironmental resource managementResource management (computing)Scale (ratio)BusinessResource (disambiguation)Natural resource managementEnvironmental planningComputer scienceGeographyEcologyEnvironmental scienceNatural resource

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most research in the area of common and common-pool resources in the past two or three decades sought the simplicity of community-based resource management cases to develop theory. This was done mainly because of the relative ease of observing processes of self-governance in simple cases, but it raises questions related to scale. To what extent can the findings of small-scale, community-based commons be scaled up to generalize about regional and global commons? Even though some of the principles from community-based studies are likely to be relevant across scale, new and different principles may also come into play at different levels. The study of cross-level institutions such as institutions of co-management, provides ways to approach scale-related questions and deal with linkages in complex adaptive systems. Looking beyond self-governance, community-based resource management needs to deal with multiple levels of governance and external drivers of change, as illustrated in this paper with examples of marine commons.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,032
Communication savante0,0060,012
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations508
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcology and SocietyMême sujetConservation, Biodiversity, and Resource ManagementTravaux en français237 207