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Enregistrement W2766159367 · doi:10.5465/ambpp.2017.15934abstract

Resourcing for Inclusion of Marginalized Actors in Transnational Governance

2017· article· en· W2766159367 sur OpenAlexaff
Natalia Aguilar Delgado, Paola Perez-Aleman

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueInternational Maritime Law Issues
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisadvantagedContext (archaeology)Inclusion (mineral)Corporate governancePublic relationsNegotiationSociologyPolitical scienceInstitutionIndigenousBusinessSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Members of many communities around the world work daily to become active participants in changing or building transnational regulations, despite limited access to the resources commonly required for engagement in these processes. The research question at the center of this study is: how marginalized actors work to get included in transnational governance? This issue was examined in the context of the construction of a new regulation in the United Nations, the legally-binding Nagoya Protocol designed to regulate access and benefit-sharing (ABS) initiatives in the context of biodiversity-based innovation. This study focuses on indigenous peoples - non-state actors who historically have been excluded from policy-making processes and are in a disadvantaged position for contributing to the shaping of this new institution. This research project adopts a qualitative, inductive and longitudinal research strategy in a multi-event ethnography. The main finding highlights the emergence of the mechanism “resourcing”, composed of three different types of resourcing: organizational, discursive and material. Building on this finding, the paper elaborates a grounded model for inclusion in transnational regulation creation that illustrates the continuous interplay among “negotiation spaces”, “positions” and “resourcing”. This paper contributes to the literature by illuminating the practices behind inclusion of marginalized actors involved in transnational governance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2017
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