Putting on a bow-tie to sort out who does what and why in the complex arena of marine policy and management
Notice bibliographique
Résumé
Marine policy and management has to cope with a plethora of human activities that cause pressures leading to changes to the natural and human systems. Accordingly, it requires many policy and management responses to address traditional, cultural, social, ecological, technical, and economic policy objectives. Because of this, we advocate that a fully-structured approach using the IEC/ISO 31010 Bow-tie analysis will allow all elements to be integrated for a cost-effective system. This industry-standard system, described here with examples for the marine environment, will fulfil many of the demands by the users and uses of the marine system and the regulators of those users and uses. It allows for bridging several aspects: the management and environmental sciences, the management complexity and governance demands, the natural and social sciences and socio-economics and outcomes. Most importantly, the use of the Bow-tie approach bridges systems analysis and ecosystem complexity. At a time when scientific decisions in policy making and implementation are under question, we conclude that it provides a rigorous, transparent and defendable system of decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,049 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,038 |
| Communication savante | 0,040 | 0,064 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».