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Enregistrement W2290316649 · doi:10.15351/2373-8456.1046

Ocean Economy Valuation Studies in the Asia-Pacific Region: Lessons for the Future International Use of National Accounts in the Blue Economy

2016· article· en· W2290316649 sur OpenAlexaffabout
Alistair McIlgorm

Notice bibliographique

RevueJournal of Ocean and Coastal Economics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensIndustry, Tourism and Investment
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationKorea Maritime Institute
Mots-clésAsia pacificValuation (finance)EconomyNational economyEconomicsPolitical scienceEconomic systemFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There have been several projects that have addressed the challenges of measuring the ocean economy in the Asia-Pacific region. The paper examines some lessons from these projects and the implications for the future use of national accounts. Following the Asia Pacific Economic Cooperation (APEC) Bali declaration, the APEC Marine Resource Conservation Working group’s “Measuring the Marine economy” project promoted consistent measurement of the marine economy across the 21 APEC economies against a list of agreed marine industry categories which was developed by an APEC workshop on Easter Island in 2004. In 2008-09 a Partnership for the Environmental Management of the Seas of the East Asia (PEMSEA) worked with national marine economists in eight countries and revealed that some East Asian ocean economies had substantially higher marine economy as proportion of GDP than in more developed economies. In the past five years China has progressed several Blue economy forums. There have been several South East Asian Seas initiatives, such as the Changwon declaration, leading to a new PEMSEA project to measure the Blue economy for East Asian economies in 2015-2018. The drivers to measure the Ocean economy are an outcome of regional initiatives and Ministerial declarations. Few government national account agencies see a need to supply ocean economy data and studies have been undertaken by academics and consultants with access to national account information. Ocean policy development in Australia, Canada and the US has produced some studies. Marine industries are highly regulated and the government vision for oceans lies across many different agencies. In the Asia Pacific use of national accounts to provide industry estimates acknowledge the three pillars of sustainability, with social and environmental impact being important in these developing countries. There are different perspectives on the relevance of national accounts to green, blue economy valuation seeming to be less valued than less tangible environmental valuation approaches. The paper concludes that National accounts are necessary to blue economy evaluation, if not sufficient in all aspects and provide a solid basis for improvements in measurement of the Blue economy.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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