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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 20 th century 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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,993

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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