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Enregistrement W3203983709 · doi:10.1007/s40152-021-00243-0

Forging connections, pursuing social justice: a tribute to Maarten Bavinck’s conceptual and institution-building contributions to maritime studies

2021· article· en· W3203983709 sur OpenAlexaff
Joeri Scholtens, Derek Johnson, Svein Jentoft, Mirjam Ros-Tonen, Ratana Chuenpagdee, Joyeeta Gupta, Marloes Kraan, Ajit Menon, Dik Roth

Notice bibliographique

RevueMAST. Maritime studies/Maritime studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueInternational Maritime Law Issues
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInstitutionTributeSociologyCorporate governanceConceptual frameworkPolitical scienceEngineering ethicsEnvironmental ethicsLawManagementSocial scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper is written in recognition of the contributions that Maarten Bavinck has made to the field of maritime studies and for the inspiration that he has been for many. It is hard to separate Maarten’s academic and institution-building contributions from his personal qualities, particularly his interest in human relationships. Maarten’s aptitude for building bridges between people, ideas, and institutions has allowed him to connect people in larger knowledge generation and action projects and forge new conceptual bridges. In addition to reflecting shortly on Maarten's key role in establishing the Centre for Maritime Research (MARE) as a institutional anchor in maritime studies, this paper reviews on some of his important and original contributions to four academic domains: legal pluralism, interactive governance, the study of fisheries conflicts, and the environment-development interface. Common threads across these domains include his long-term commitment to meticulous fieldwork in South Asia that grounds his work so firmly, his focus on achieving a more socially just use of marine and coastal resources, and his pragmatic approach that has led to original connections across distinct conceptual and institutional fields.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,111
Communication savante0,0180,015
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0070,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,319 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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