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Enregistrement W2336228670 · doi:10.1080/08941920.2015.1122130

Place-Based Inquiry's Potential for Encouraging Public Participation: Stories From the Common Ground Land in Kenora, Ontario

2016· article· en· W2336228670 sur OpenAlexaffabout
Mya J. Wheeler, A. John Sinclair, Patricia Fitzpatrick, Alan P. Diduck, Iain J. Davidson‐Hunt

Notice bibliographique

RevueSociety & Natural Resources · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePlace Attachment and Urban Studies
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisionPublic participationGeneral partnershipCommon groundPublic relationsWork (physics)Corporate governanceSociologyResource (disambiguation)Public involvementNatural resourceEnvironmental resource managementEnvironmental planningPolitical scienceManagementEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural resource management increasingly strives for meaningful public participation as a means to address the complexity, uncertainty, and conflict inherent in planning and decision making. When there are multiple stakeholders, place-based inquiry shows considerable promise as a vehicle for such participation. The Common Ground Land (CGL), important heritage lands in Kenora, Ontario, provides an opportunity to consider the relationship between place-based inquiry and participation. The CGL is the subject of an emerging system of governance initiated by a multistakeholder partnership. Semistructured interviews and modified focus groups were used to promote place-based conversations regarding the CGL. Our inquiry reveals grounded themes related to connections, perspectives, and visions, including subthemes such as “respect,” “spiritual activities,” “community,” and “fear of disconnection.” Our results illustrate that place-based inquiry has potential to work as a vehicle for meaningful participation, and in this case created a supportive avenue for participation in future CGL planning and decision making.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,895

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0300,027
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,318
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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