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Enregistrement W2787499810

An Inventory of Policy Actors and Instruments Relevant to the Salish Sea

2015· article· en· W2787499810 sur OpenAlexfundaboutno aff
Stacy Clauson, Laurie Trautman

Notice bibliographique

RevueWestern CEDAR (Western Washington University) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources Conservation ServiceFarm Service AgencyCalifornia Department of Fish and WildlifeNational Park ServiceU.S. Forest ServiceU.S. Geological SurveyGovernment of CanadaNational Oceanic and Atmospheric AdministrationMinistry of EnvironmentNational Estuarine Research Reserve SystemWashington State UniversityU.S. Department of AgricultureNational Marine Fisheries ServiceU.S. Army Corps of EngineersU.S. Department of the InteriorU.S. Department of CommerceWashington State Department of AgricultureU.S. Department of DefenseTransport Canada
Mots-clésPolitical scienceGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Salish Sea Governance Study is a baseline inventory, designed to identify and categorize the variety of actors and instruments that bear on the maintenance and revitalization of the Salish Sea. Both sides of the border have regulations and actors working to mitigate the multitude of stressors adversely impacting the health of the Salish Sea and to preserve and restore the system. These include governmental entities at varying scales; indigenous communities working individually or integrating efforts; and non-state actors working within non-governmental organizations and NGO-networks. Formal and informal mechanisms bring these different actors together. Such interaction crosses multiple levels and orders of government and non-governmental civil society. This creates a complicated and, at times, fragmented approach to governance. This study aims to provide more clarity by creating a resource tool to improve awareness of the different governance systems (e.g. laws and policies and policy actors) affecting the Salish Sea in both the United States and Canada.

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)0,000
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 enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,003
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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