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Enregistrement W3212221828 · doi:10.1016/j.esg.2021.100121

Global environmental agreement-making: Upping the methodological and ethical stakes of studying negotiations

2021· article· en· W3212221828 sur OpenAlexaff
Hannah Hughes, Alice B. M. Vadrot, Jen Iris Allan, Tracy Bach, Jennifer S. Bansard, Pamela S. Chasek, Noella J. Gray, Arne Langlet, Timo Leiter, Kimberly R. Marion Suiseeya, Beth Martin, Matthew Paterson, Silvia C. Ruiz-Rodríguez, Ina Tessnow-von Wysocki, Valeria Tolis, Harriet Thew, Marcela Vecchione Gonçalves, Yulia Yamineva

Notice bibliographique

RevueEarth System Governance · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilHorizon 2020Economic and Social Research CouncilEuropean Commission
Mots-clésNegotiationScholarshipPoliticsDominance (genetics)Political scienceSociologyEngineering ethicsEpistemologyEnvironmental ethicsManagement scienceSocial scienceEconomicsLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This perspective identifies how recent advances contribute to re-evaluating and re-constructing global environmental negotiations as a research object by calling into question who constitutes an actor and what constitutes a site of agreement formation. Building on this scholarship, we offer the term agreement-making to facilitate further methodological and ethical reflection. The term agreement-making broadens the conceptualisation of the actors, sites and processes constitutive of global environmental agreements and brings to the fore how these are shaped by, reflect and have the potential to re-make or transform the intertwined global order of social, political and economic relations. Agreement-making situates research within these processes, and we suggest that enhancing the methodological diversity and practical utility is a potential avenue for challenging the reproduction of academic dominance. We highlight how COVID-19 requires further adapting research practices and offers an opportunity to question whether we need to be physically present to provide critical insight, analysis and support.

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)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0090,109
Communication savante0,0270,045
Science ouverte0,0050,022
Intégrité de la recherche0,0090,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations35
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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