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Enregistrement W2736804849 · doi:10.7202/1040537ar

Building a prospective participatory approach for long-term agricultural sustainability in the Lezíria do Tejo region (Portugal)

2017· article· en· W2736804849 sur OpenAlexvenueno aff
Patrícia Abrantes, Margarida Queirós, Guilhem Mousselin, Claire Ruault, Étienne ANGINOT, Inês Fontes

Notice bibliographique

RevueCahiers de géographie du Québec · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésDistrustMindsetCitizen journalismSustainabilityParticipatory action researchPolitical scienceAgricultureEnvironmental planningSociologyPublic relationsEnvironmental resource managementKnowledge managementGeographyEcologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Addressing the gaps between theory, research and practice, this paper explores a hybrid mindset of participatory action research (PAR), geoprospective and participatory geographical information system (PGIS). This approach brings together stakeholders, policy-makers and researchers – in an agricultural peri-urban region of Portugal, the Lezíria do Tejo region – to anticipate the possible changes in agricultural territories, while taking spatial dynamics into account. It uses a four-step methodology which integrates qualitative and quantitative approaches to select stakeholders’ interview areas, implement prospective workshops to engage and explore the stakeholders’ interests and encourage actions towards finding solutions for long-term agricultural sustainability in this region. The results from our study highlight that more participative approaches such as the ones developed here must be implemented towards decision-making, since they help to dispel the distrust between stakeholders, strengthen community cohesion and also contribute to build common solutions drawing upon various perspectives. From a PAR perspective, this work contributes to bridge the gap between academia and practitioners, as is shown by a willingness of the practitioners to actively participate in the research under progress.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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