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Enregistrement W2316951062 · doi:10.5840/bpej200019122

Peter Miller, Forestry and the Ethics of Integrity

2000· article· en· W2316951062 sur OpenAlexaboutno aff
Laura Westra

Notice bibliographique

RevueBusiness and Professional Ethics Journal · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Philosophy and Ethics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMillerApplied philosophyEnvironmental ethicsPhilosophyPolitical scienceForestryEpistemologyGeographyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I have known Peter Miller for many years, and have worked with him on several research projects since 1992, including the multidisciplinary Global Integrity Project, which was completed in 1999. One of the purposes of that project was to investigate the commonly held view that environmental protection and human welfare are in conflict. The goal was to demonstrate that the MconflictM is more apparent than real, at least at the level of health and life. Each conflict that pits human interests against ecological considerations is too facile ifit does not understand the intimate connection between natural processes and all of life, including that of human kind. More specifically, there is no conflict between the preservation of certain core or wild areas (Noss, 1992) and human welfare, because these areas must be maintained not only to support life within their confines, but also for the benefit of all life beyond their borders. Miller's work on the project was concerned with forestry policy, as he has worked extensively in the area of sustainable forest management, combining both theoretical interests and practical experience as a committed environmental activist. In this paper I discuss some of the issues Miller addresses in an article co-authored with James Ehnes as part of the Global Integrity Project (2000). Miller and Ehnes begin by summarizing what appear to be conflicting values concerning forests and forestry in Canada:

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,262 · 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.

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

Citations1
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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