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Enregistrement W3156316507 · doi:10.1080/21683565.2020.1870645

Why is grazing management being overlooked in climate adaptation policy?

2021· article· en· W3156316507 sur OpenAlexafffundabout
Wesley Tourangeau, Kate Sherren

Notice bibliographique

RevueAgroecology and Sustainable Food Systems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland Management and Livestock Ecology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésGrazingClimate change adaptationGeographyAdaptation (eye)Crop managementClimate changeEnvironmental resource managementPolitical scienceAgroforestryEnvironmental planningAgricultureEconomicsEcologyEnvironmental sciencePsychologyBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2018, two studies were conducted by Canada’s Parliament on the connections between climate change and agriculture. Links between grazing management and climate change adaptation and mitigation are included in the testimonies gathered during these studies but the resulting final reports are silent on the topic. Analysis of 112 parliamentary files revealed insights on (1) the knowledge about grazing management that was omitted from the two final reports, (2) the social contexts that informed the processes of hearing testimonies and developing the reports, and (3) the underlying ideologies and normative assumptions reflected in these studies. Overall, the current state of policy regarding climate change and agriculture emphasizes technical, scientific, and expensive solutions, and as a result, the benefits of grazing management are overlooked. We argue transformations toward sustainable, climate adaptive agriculture require an ongoing examination of how political structures, knowledge hierarchies, and underlying ideologies inform and narrow policy outcomes.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil0,585

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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