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Enregistrement W2944344500 · doi:10.18352/ijc.864

The Utility of Combining the IAD and SES Frameworks

2019· article· en· W2944344500 sur OpenAlexaff
Daniel H. Cole, Graham Epstein, Michael D. McGinnis

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of the Commons · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityProcess (computing)Action (physics)Conceptual frameworkEcological systems theorySocial systemEcologyManagement scienceComputer scienceSociologyEconomicsArtificial intelligenceSocial scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elinor Ostrom's IAD and SES frameworks are widely used among social scientists, but each framework suffers from significant problems not shared by the other. The IAD framework lacks detail in terms of the specific social and ecological variables that influence social interactions, resulting in inconsistent applications of a supposedly common framework. The SES framework was designed specifically to resolve that problem, but has lost the dynamic character of the IAD framework. As a result it excels at identifying configurations of social, ecological and institutional factors associated with outcomes, but cannot explain the process by which these factors interact across action situations to generate those outcomes, let alone predict or prescribe changes to social-ecological conditions over time. This article seeks to remedy the problems of each framework by combining them to facilitate detailed and process-oriented studies of social-ecological systems. We then demonstrate the utility of the combined IAD-SES framework by applying it to describe the historical development of Maine's lobster fishery. Future applications of the framework have the potential to address several longstanding questions in the literature on common-pool resources regarding the role of history, power and dynamic social and ecological processes in influencing prospects for environmental sustainability.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations139
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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