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Enregistrement W3191226580 · doi:10.37773/ees.v4i2.461

Why Socio-metabolic Studies are Central to Ecological Economics

2021· article· en· W3191226580 sur OpenAlexaff
Simron Jit Singh, Simran Talwar, Megha Shenoy

Notice bibliographique

RevueEcology Economy and Society–the INSEE Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipSustainabilityChinaSustainable developmentNatural resource economicsGlobal warmingGeographyEnvironmental planningClimate changeEcologyEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global material extraction has tripled since the 1970s, with more than 100 billion tonnes of materials entering the world economy each year. Only 8.6% of this is recycled, while 61% ends up as waste and emissions that is the leading cause of global warming, and large-scale pollution of land, rivers, and oceans. This paper introduces Socio-metabolic Research (SMR) and demonstrates its relevance for ecological economics scholarship in India. SMR is a research framework for studying the biophysical stocks and flows of material and energy associated with societal production and consumption. SMR is widely conducted in Europe, US, and China. In India, it is still at an infant stage. In this paper, we review pioneering efforts of SMR in India, and make the case for advancing the field in the sub-continent. The crucial question is whether India can source materials and energy necessary for human development in a sustainable manner.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,510
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,254 · 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
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'admission1
Résumé présentoui

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