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Enregistrement W3201509454 · doi:10.1016/j.ocecoaman.2021.105881

Marinising a terrestrial concept: Public money for public goods

2021· article· en· W3201509454 sur OpenAlexafffund
Duncan A. Vaughan, Elisabeth Shrimpton, Daniel J. Skerritt, Chris Williams

Notice bibliographique

RevueOcean & Coastal Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUK Research and Innovation
Mots-clésBusinessSubsidyAgricultureNatural resource economicsAquacultureBiodiversityPublic goodEnvironmental planningEnvironmental resource managementMarine conservationPublic policyFisheryEconomicsFish <Actinopterygii>GeographyEcologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exiting the EU allows the UK to unilaterally change the frameworks that govern its environment and natural resources. This opportunity is timely given the urgent need to address the biodiversity and climate emergencies, and deliver the necessary policy changes to meet associated international agreements. The UK's divergence from EU environmental policy has already begun. The new Agriculture Act uses the concept of "public money for public goods" (PMPG) to seemingly revolutionise direct agricultural subsidies, replacing the much-maligned funding mechanisms under the Common Agricultural Policy and making the provision of their replacement dependent upon actions delivering societal gain. However, the potential benefits of transposing this concept to marine fisheries and aquaculture are

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,616
Score d'incertitude au seuil0,999

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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