MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2730296839 · doi:10.12794/metadc955027

Drought: Construction of a Social Problem

2016· dissertation· en· W2730296839 sur OpenAlexaboutno aff
Antoinette D Parham

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural risk and resilience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drought is a complex subject that has varied definitions and perspectives. Although drought has historically been characterized as an environmental problem from both the meteorological and agricultural communities, it is not considered a sociological disaster despite its severe societal impacts. Utilizing the framework developed by Spector and Kitsuse (2011) and Stallings (1995), this research examines the process through which drought is defined as a social problem. An analysis of the data revealed drought was well covered in Africa, India, China, Australia, and New Zealand, yet very little coverage focused on the United States. There were less than 10 articles discussing drought and drought impacts in the United States. The workshops/meetings examined also were lacking in the attention to drought, although their overall theme was focused on hazards and resilience. Six sessions in over 16 years of meetings/workshops focused on the topic of drought, and one session was focused on the condition in Canada. The interviews uncovered five thematic areas demonstrating drought understanding and awareness: Use of outreach to get the message out; agricultures familiarity with drought; the role of drought in media; the variability of what drought is; and water conservation. Drought's claims-makers who are dedicated to providing outreach and education to impacted communities. Drought is often overlooked due to its slow onset and evolving development makes it difficult to determine when to engage in recovery efforts. Drought defined as a social problem also expands theoretical conversations regarding what events or issues should be included within the sociological disaster list of topics.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0180,035
Communication savante0,0110,014
Science ouverte0,0020,018
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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.

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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAgricultural risk and resilienceTravaux en français237 207