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Enregistrement W2804404017 · doi:10.4136/ambi-agua.2225

Collaborative governance and watershed management in biosphere reserves in Brazil and Canada

2018· article· en· W2804404017 sur OpenAlexafffundabout
Maria Inês Paes Ferreira, Pamela Shaw, Graham Sakaki, Taylor Alexander, Jade Golzio Barqueta Donnini, Virgínia Vilas Boas Sá Rego

Notice bibliographique

RevueAmbiente e Agua - An Interdisciplinary Journal of Applied Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensVancouver Island University
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorVancouver Island University
Mots-clésCorporate governanceBiosphereWatershedEnvironmental resource managementWatershed managementBusinessEnvironmental planningCitizen journalismTransferabilityEcosystem-based managementPolitical scienceEcosystemGeographyEcologyIncentiveComputer scienceEnvironmental scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water management within vulnerable ecosystems managed by multiple jurisdictions can be very complex. This study compares regulatory environments and deconstructs the approaches used for watershed governance and environmental management inside two UNESCO’s Biosphere Reserves to identify possible transferability between the two management entities. Three methodological approaches were applied: participatory observation, in-depth interviews of key informants, and document research. We concluded that while there are differences between the regulatory frameworks and localized practices, at a foundational level the goals and desired outcomes relating to environmental protection are not dependent on location, but mainly on the integration and the establishment of common objectives among the diverse social actors involved in the management and from the interaction between different organisms of social control. Additionally, there are elements in the application of regulations and practices in both locales that could be transferred to other jurisdictions interested in addressing watershed protection in vulnerable ecosystems governed by multiple jurisdictions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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