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Enregistrement W34542512 · doi:10.3390/ejihpe10030058

Negotiating a standard material transfer agreement under the International Treaty on Plant Genetic Resources for Food and Agriculture: issues and concerns for Africa

2006· article· en· W34542512 sur OpenAlexfundaboutno aff
Edgar Tabaro

Notice bibliographique

RevueComparative and International Law Journal of Southern Africa · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueInternational Maritime Law Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésNegotiationTreatyIndigenousAgricultureLatin AmericansPolitical scienceRealmGenetic resourcesInternational tradeInternational lawLawBusinessEcologyBiotechnologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses solutions to cyberbullying posed by post-secondary students from four Canadian universities. The qualitative data used in this analysis were drawn from one open-ended question on an online student survey completed by 1458 undergraduate students, as well as 10 focus group transcripts involving a total of 36 students. Seven key themes emerged: awareness and education; policy; protecting one's privacy; technology-based solutions; empowering better choices and responses; university culture; and disciplinary measures. The findings show that post-secondary institutions need to make preventing and curtailing cyberbullying more of a priority within their campus communities, including engaging in responsive consultation with key stakeholder groups, such as students, to develop meaningful solutions.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,419

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,259
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 tête enseignante, 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
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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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