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Enregistrement W2947624704 · doi:10.4018/978-1-5225-7302-9.ch008

Challenges Turning Environment and Sustainability Science Into Policy

2019· book-chapter· en· W2947624704 sur OpenAlexaff
Catherine M. Dieleman, Chad Walker, David Pipher, Heather Peacock

Notice bibliographique

RevuePractice, progress, and proficiency in sustainability · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensWestern UniversityQueen's UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilitySuitePolitical scienceSustainability scienceKey (lock)Public policyFace (sociological concept)Natural (archaeology)Engineering ethicsManagement sciencePublic relationsSocial sustainabilitySociologyEngineeringEcologyComputer scienceSocial scienceGeographyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In theory, there is a strong, two-way relationship between sustainability research and public policy that functions in synchrony to identify, understand, and ultimately address ecological problems for the greater good of society. In reality, such a cooperative relationship is rarely found. Instead, researchers and policymakers face a suite of challenges that prevent effective communication and collaborative pursuits, prolonging the period required to address environmental issues. In this chapter, the authors apply a novel interdisciplinary approach to identify key barriers and solutions to translating research into policy. In doing so, the authors present two separate discussions focused on the natural and social sciences. The authors also review established research-to-policy frameworks to develop the new “cohesive” framework. By addressing key barriers between researchers and policymakers, society will be better able to respond to the various environmental stressors that it faces today.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,010
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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