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Enregistrement W2886173337 · doi:10.1002/gch2.201800055

What Can Be Learned from Experience with Scientific Advisory Committees in the Field of International Environmental Politics?

2018· review· en· W2886173337 sur OpenAlexafffund
Steinar Andresen, Prativa Baral, Steven J. Hoffman, Patrick Fafard

Notice bibliographique

RevueGlobal Challenges · 2018
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensGlobal Affairs CanadaYork UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNorges ForskningsrådGovernment of Ontario
Mots-clésWhalingPoliticsAdvisory committeePolitical scienceFunction (biology)Set (abstract data type)International regimeEnvironmental politicsClimate changeVariable (mathematics)Field (mathematics)Environmental ethicsPublic administrationLawEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scientific advisory committees (SACs) are a critically important part of global environmental policy. This commentary reviews the role of SACs in six global and regional environmental regimes, defined here as the set of rules, norms, and procedures that are developed by states and international organizations out of their common concerns and used to organize common activities. First, SACs play a critical role in putting issues on the political agenda and the creation of an overarching regime. Second, the effectiveness of a given SAC and the associated regime is highly variable. Third, there is also considerable variation in the extent to which the regime is driven by an overarching scientific consensus, for example, high in the case of climate change, lower in the case of whaling. Fourth, the role of science in a given regime is also a function of whether the problem being addressed is relatively benign or more malign, that is to say, marked by deep political disagreements (i.e., climate change). Finally, the cases examined here suggest that the institutional design of the SAC matters and can influence the overall effectiveness of the SAC and by extension, the regime, but it is seldom decisive.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0090,011
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,107 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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