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Enregistrement W2911614921 · doi:10.1080/08920753.2019.1564958

Marine Social Science for the Peopled Seas

2019· article· en· W2911614921 sur OpenAlexaff
Nathan Bennett

Notice bibliographique

RevueCoastal Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarine spatial planningSustainabilitySubsistence agricultureLivelihoodMandateMarine conservationSustainability scienceEnvironmental resource managementIndigenousEnvironmental planningPolitical scienceSocial sustainabilityFisheryGeographyEcologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coastal communities, indigenous peoples, and small-scale fishers rely on the ocean for livelihoods, for subsistence, for wellbeing and for cultural continuity. Thus, understanding the human dimensions of the world’s peopled seas and coasts is fundamental to evidence-based decision-making across marine policy realms, including marine conservation, marine spatial planning, fisheries management, the blue economy and climate adaptation. This perspective article contends that the marine social sciences must inform the pursuit of sustainable oceans. To this end, the article introduces this burgeoning field and briefly reviews the insights that social science can offer to guide ocean and coastal policy and management. The upcoming United Nations Decade of Ocean Science for Sustainable Development (2021–2030) provides a tremendous opportunity to build on the current interest, need for and momentum in the marine social sciences. We will be missing the boat if the marine social sciences do not form an integral and substantial part of the mandate and investments of this global ocean science for sustainability initiative.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,007

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 GPT0,210
Écart entre enseignants0,205 · 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
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

Citations176
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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