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Enregistrement W3031856626 · doi:10.1371/journal.pone.0232945

Environmental non-governmental organizations and global environmental discourse

2020· article· en· W3031856626 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Development and Aid
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTypologyEcological modernizationPoliticsEnvironmental politicsEnvironmental justiceEnvironmental studiesEnvironmental governancePolitical scienceEnvironmental resource managementSociologyCorporate governanceBusinessEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental non-governmental organizations (ENGOs) exist worldwide, and since the 1980s they have increasingly influenced global environmental politics and environmental discourse. We analyze an original dataset of 679 ENGOs participating in global environmental conventions in the mid-2010s, and we apply quantitative content analysis to ENGO mission statements to produce an inductive typology of global environmental discourse. Discourse categories are combined with ENGO attribute data to visualize the political topology of this globally-networked ENGO sector. Our results confirm some common assertions and provide new insights. ENGOs are more diverse than conventionally recognized. Quantitative evidence confirms strong North-South disparities in human and financial resources. Four primary discourses are identified: Environmental Management, Climate Politics, Environmental Justice, and Ecological Modernization. We compare our typology to existing literature, where Climate Politics and Environmental Justice are under-appreciated, and we discuss ways to expand on the data and methods of this study. Synoptic empirical ENGO research is essential to accurately understanding the ENGO sector and global environmental politics.

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.

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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,999

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,204 · 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