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Enregistrement W3026839045 · doi:10.1017/s2047102520000084

Calculative Practices in International Environmental Governance: In (Partial) Defence of Indicators

2020· article· en· W3026839045 sur OpenAlexaff
Jaye Ellis

Notice bibliographique

RevueTransnational Environmental Law · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceSustainabilityEnvironmental governancePoliticsPolitical scienceEnvironmental ethicsPosition (finance)SociologyEnvironmental resource managementBusinessEconomicsEcologyLawManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The role of calculative practices such as goals and indicators in international environmental governance causes concern among many observers, who view them as promoting a reductivist approach to the non-human world and privileging economic understandings of environmental governance above all others. Yet they possess enormous potential to provide insights into the non-human world that could be of great benefit to governance. This article takes seriously critical perspectives of calculative practices, while exploring a weakness in much of the critical literature, namely a failure to examine assumptions about the nature of scientific knowledge and the manner in which it is, and ought to be, taken up by policy makers. I contend that both the design of environmental regimes and critical analyses of these regimes bear the marks of the influence, albeit indirect, of early 20thcentury views on the superiority of scientific knowledge and its unique capacity to ground decision making. I argue that a richer, more nuanced account of the co-production of ecological metrics such as goals and indicators and their potential contributions to ecosystem governance and sustainability is necessary. With such accounts, scholars and political authorities would be in a better position to address the very real pitfalls and dangers of calculative practices while not feeling compelled to forego these potentially powerful approaches.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0040,072
Communication savante0,0200,014
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,227 · 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'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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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