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Enregistrement W2617662142 · doi:10.1080/14649357.2015.1131482

Exploring the winners and losers of marine environmental governance/Marine spatial planning:<i>Cui bono</i>?/“More than fishy business”: epistemology, integration and conflict in marine spatial planning/Marine spatial planning: power and scaping/Surely not all planning is evil?/Marine spatial planning: a Canadian perspective/Maritime spatial planning – “<i>ad utilitatem omnium</i>”/Marine spatial planning: “it is better to be on the train than being hit by it”/Reflections from the perspective of recreational anglers and boats for hire/Maritime spatial planning and marine renewable energy

2016· article· en· W2617662142 sur OpenAlexaffabout
Wesley Flannery, Geraint Ellis, Melissa Nursey‐Bray, J.P.M. van Tatenhove, Christina Kelly, Scott Coffen-Smout, Rhona Fairgrieve, Maaike Knol-Kauffman, Svein Jentoft, David Bacon, Anne Marie O’Hagan

Notice bibliographique

RevuePlanning Theory & Practice · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarine spatial planningCorporate governanceSpatial planningPower (physics)Environmental governancePolitical scienceEnvironmental planningEnvironmental resource managementGeographyManagementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine Spatial Planning (MSP) has rapidly become the most commonly endorsed management regime for sustainable development in the marine environment. MSP is advocated as a means of managing human us...

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0130,070
Communication savante0,0220,020
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations158
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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