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Enregistrement W3080565440 · doi:10.1111/conl.12751

A green new deal for the oceans must prioritize social justice beyond infrastructure

2020· article· en· W3080565440 sur OpenAlexaff
Andrés M. Cisneros‐Montemayor, Katherine M. Crosman, Yoshitaka Ota

Notice bibliographique

RevueConservation Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)VisionSustainabilityClimate changeIndigenousEnvironmental justiceClimate justicePolitical scienceBusinessEconomic growthEnvironmental resource managementEnvironmental planningGeographySociologyEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a recent and very timely contribution, Dundas et al. (2020) highlight the importance of extending the values and proposed strategies of the Green New Deal (GND) proposed in the U.S. Congress (https://www.congress.gov/bill/116th-congress/house-resolution/109/text) to the oceans. Dundas et al. (2020) convincingly argue that investing in infrastructure, renewable energy, food security, and habitat restoration is essential for ocean spaces (which are inextricably linked to terrestrial systems) experiencing rapid climate change. Ocean development is furthermore at a crossroads, with emerging visions of economic expansion that must integrate environmental sustainability and social equity concerns (Cisneros-Montemayor, Moreno-Báez, et al., 2019). We agree that investments proposed under the GND are needed to enable future sustainable and equitable development by acknowledging climate change, anticipating future challenges, and proactively transforming the U.S. economy (Dundas et al., 2020). However, one important theme of the GND that received little emphasis in Dundas et al. (2020) is that of justice and equity in the oceans. The GND is specifically intended to promote social justice and to address historical and continuing inequities experienced by “frontline and vulnerable communities” while mitigating and adapting to the effects of climate change. The vast majority of ocean users around the world indeed form part of such communities, including artisanal fisherfolk who constitute 90% of employment in ocean sectors (Cisneros-Montemayor, Moreno-Báez, et al., 2019), and the 27 million coastal Indigenous peoples across the world's coastlines and seas (Cisneros-Montemayor, Pauly, Weatherdon, & Ota, 2016). Thus, capitalizing on investment in a way that realizes the vision of the GND requires us to consider and stress the importance of “ocean equity” during discussions on necessary industrial transitions. The principles of the GND are globally relevant and highly pertinent for addressing equity and justice in oceans. The world's oceans are affected by complex economic and cultural connections; governing them sustainably requires careful policy and planning. Solutions must recognize complex political dynamics and focus on the needs and preferences of the less powerful, rather than relying on processes that allow the powerful to claim progress while shifting costs to those with less opportunity to meaningfully object. In the United States and beyond, national and multilateral ocean governance can make a difference by applying the guidelines of the GND and prioritizing the livelihoods, experiences, and voices of frontline ocean communities. This entails addressing historical and current inequities both between and within nations and sectors (Bennett, Blythe, Cisneros-Montemayor, Singh, & Sumaila, 2019), recognizing diversity in human and natural ocean systems (Cisneros-Montemayor, Cheung & Ota, 2019), and reconciling multiple development goals (Singh et al., 2018). Mitigating and adapting to climate change requires deep transformations of our industrial and economic systems, but directly addressing issues of social justice and equity is key for advancing sustainability and well-being in coastal communities and beyond. All authors contributed equally to the conception and writing of the manuscript. The authors declare no conflict of interest. There are no data related to this manuscript and therefore not ethics review process was applicable. There are no data related to this manuscript.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil0,497

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)0,0000,000

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 GPT0,218
Écart entre enseignants0,201 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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