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Enregistrement W3035510151 · doi:10.1016/j.marpol.2020.104059

Rights of Nature: Perspectives for Global Ocean Stewardship

2020· article· en· W3035510151 sur OpenAlexaff
Harriet Harden‐Davies, Fran Humphries, Michelle Maloney, Glen Wright, Kristina M. Gjerde, Marjo Vierros

Notice bibliographique

RevueMarine Policy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueInternational Maritime Law Issues
Établissements canadiensThe Quebec Population Health Research Network
Organismes subventionnairesNippon FoundationUniversity of Wollongong
Mots-clésStewardship (theology)JurisdictionReciprocity (cultural anthropology)NegotiationPolitical scienceInternational lawHuman rightsPerspective (graphical)Sustainable developmentEnvironmental ethicsEnvironmental resource managementLaw and economicsCorporate governanceEnvironmental planningBusinessLawSociologyGeographyEconomicsSocial sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of a new international legally binding instrument for the conservation and sustainable use of marine biodiversity beyond national jurisdiction (BBNJ agreement) is in the final negotiation phase. Legal recognition of rights of nature is emerging worldwide as a fresh imperative to preserve ecological integrity, safeguard human wellbeing, broaden participation in decision-making, and give a voice to nature – but so far exclusively within national jurisdiction. In this paper, we consider how a Rights of Nature perspective might inform the BBNJ agreement. We examine Rights of Nature laws and identify four characteristics relating to: i) rights; ii) connectivity; iii) reciprocity; and iv) representation and implementation. We argue that a Rights of Nature perspective can reinforce existing ocean governance norms, inspire new measures to enhance the effectiveness and equitability of the BBNJ agreement and enable global ocean stewardship in ABNJ.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,061
Communication savante0,0150,026
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0100,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations94
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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