MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2908712725 · doi:10.1139/cjfr-2018-0240

Regulatory intersections and Indigenous rights: lessons from Forest Stewardship Council certification in Quebec, Canada

2019· article· en· W2908712725 sur OpenAlexaffvenueabout
Sara Teitelbaum, Stephen Wyatt, Marie Saint‐Arnaud, Christoph Stamm

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensUniversité de MonctonUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStewardship (theology)Certified woodCertificationIndigenousForestryEnvironmental protectionGeographyForest managementEnvironmental resource managementPolitical scienceEcologyEnvironmental scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this study is to better understand the qualities of regulatory interaction and its effects through the analysis of two case studies involving the Forest Stewardship Council’s (FSC) requirements for free and informed consent during the period 2012 to 2015 in Quebec. The first case describes events related to the transfer of FSC certificates from the forest industry to the Quebec government, proposed as a result of the introduction of the new forest policy regime in 2013. The second case describes a contested FSC certificate in the Lac-St-Jean region, spearheaded by an Indigenous nation, over the issue of free and informed consent. Both cases are documented through secondary data. Results reveal that forestry certification acted as a catalyst, obliging parties to more clearly define their positions on the application of Indigenous rights, but also creating dissonance within the regulatory system. Pathways of regulatory interaction were characterized by mutual influence, negotiation, and readjustment.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0190,010
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetGlobal trade, sustainability, and social impactTravaux en français237 207