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Enregistrement W3130606495 · doi:10.1038/s42949-021-00015-z

Accelerating climate research and action in cities through advanced science-policy-practice partnerships

2021· article· en· W3130606495 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

Revuenpj Urban Sustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésAction (physics)Promotion (chess)Work (physics)Political sciencePublic relationsScience policyClimate scienceKnowledge managementManagement scienceBusinessEngineering ethicsClimate changePublic administrationEngineeringComputer sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cities have become increasingly recognized as key sites for climate research and action. Recently, these efforts have been significantly advanced through science-policy-practice partnerships. The objective of this paper is to assess how these partnerships are structured, the research and action agenda that underpins them, and how this agenda is being articulated and implemented. The assessment also helps to define some of the conceptual and operational gaps faced by the science-policy-practice community and how they can be addressed. The work evaluates the critical conditions for promoting these advances including the definition and fulfillment of knowledge needs, the integration of different perspectives and approaches, establishment of pathways to finance the urban climate research and action community, and creation and promotion of new partnerships. The paper concludes with a series of strategies and recommendations for how targeted policy adjustments can accelerate and support the production of actionable knowledge and this integrated researcher-policymaker-practitioner community.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,252 · 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