MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2884263330 · doi:10.1080/08941920.2018.1481548

Developing Human Well-being Domains, Metrics and Indicators in an Ecosystem-Based Management Context in Haida Gwaii, British Columbia, Canada

2018· article· en· W2884263330 sur OpenAlexaffabout
Haris R. Gilani, John L. Innes, Hannah Kent

Notice bibliographique

RevueSociety & Natural Resources · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Environmental resource managementGeographyWell-beingWork (physics)ArchaeologyPolitical scienceEngineeringEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecosystem-based management (EBM) encompasses both ecological integrity and human well-being, although it remains unclear how human well-being should be measured in an EBM context. Despite efforts to view EBM holistically, the human component is often overlooked or reduced to economic indicators that do not capture the full range of values held by the people affected by EBM policies. This study explored human well-being metrics of importance to local residents in Haida Gwaii, British Columbia (B.C.), Canada. The selection of this particular forest-dependent community was pragmatic since Haida Gwaii has recently participated in EBM planning and policy implementation that includes co-management between the Haida Nation and the Province of B.C. Using semistructured key informant interviews, we identified seven domains and 46 human well-being metrics important to measure on Haida Gwaii. Communities working to develop human well-being metrics in similar EBM contexts may find these concepts useful in their work.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSociety & Natural ResourcesMême sujetLand Use and Ecosystem ServicesTravaux en français237 207