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Enregistrement W2900368046 · doi:10.18584/iipj.2018.9.3.5

Framing Indigenous Bioenergy Partnerships

2018· article· en· W2900368046 sur OpenAlexafffundvenueabout
Melanie Zurba, Ryan Bullock

Notice bibliographique

RevueInternational Indigenous Policy Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensUniversity of WinnipegDalhousie University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaBioFuelNet Canada
Mots-clésIndigenousBioenergyFraming (construction)Empirical researchEnvironmental resource managementFrame analysisCitizen journalismResource (disambiguation)BusinessEnvironmental planningPolitical scienceSociologyGeographyRenewable energyEconomicsEcologySocial scienceContent analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapidly expanding forest bioenergy sector in Canada promises to support low carbon energy options that also support economic development and Indigenous involvement. Little empirical research has been conducted on Indigenous participation in forest bioenergy in Canada, which points to the need for a nuanced and reliable knowledge base to foster innovation in bioenergy that will contribute to community and economic development. However, before empirical research can be conducted it is important to understand the issues that influence Indigenous participation in the bioenergy sector. We therefore look to and conduct a frame analysis of allied sectors to develop insights about the policy and participatory landscape in which forest bioenergy in Canada is situated. Our analysis illustrates that identities and perspectives linked to energy and forestry can be complex and can shift depending on how business is done around such projects. Strengths in the current state of knowledge include the breadth of research regarding participatory natural resource management in Canada, particularly with regard to northern and Indigenous communities and territorial lands. Our review indicates that even the emerging bioenergy literature that exists now, when paired with that of allied sectors, can help analysts understand and make sense of energy and energy-related issues.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,320 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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