MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3107937505 · doi:10.5382/sp.12.07

The Rise of Sustainability

2005· book-chapter· en· W3107937505 sur OpenAlexaff
Alistair MacDonald, Ginger Gibson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityEnvironmental scienceBusinessBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The risks associated with, geographic locations of, and engagement strategies required by exploration companies have shifted in the last 25 years, largely in response to changing public attitudes and governance approaches. A mixture of growing global environmental consciousness, the rise of international civil society networks, and economic liberalization and government deregulation in the developing world have all played key roles in altering the environment for mineral exploration. Three fundamental tenets of a positive climate for exploration have been altered: access to land, ease and speed of permitting, and the right to mine deposits after discovery. This paper identifies the importance of new stakeholders, including nongovernmental organizations, international financial institutions, and community activist networks; new governance approaches, such as self-regulation, the use of international standards and co-management, and new monitoring and engagement techniques, such as environmental and social impact assessment, thirdparty monitoring, and prior informed consent. The traditional relationship focus between states and corporations has been replaced by constantly evolving relationships among corporations, governments, civil society, and affected communities. Exploration companies, particularly junior companies, must use available tools—early community engagement strategies and available guidance documents from industry associations among them—to adapt themselves to this new focus.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,988

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations9
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEnvironmental and Social Impact AssessmentsTravaux en français237 207