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Enregistrement W4210353101 · doi:10.24043/isj.332

Thematic Section: Sustainable development and environmental conservation in the Outermost European Regions

2016· article· en· W4210353101 sur OpenAlexaffvenue
Artur Gil

Notice bibliographique

RevueIsland Studies Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIsland Studies and Pacific Affairs
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesEuropean Social FundFundação para a Ciência e a Tecnologia
Mots-clésSustainabilityEuropean unionSustainable developmentGeographySituatedEnvironmental planningThematic mapPolitical scienceRegional sciencePoliticsEnvironmental resource managementBusinessEcologyEconomicsCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Outermost European Regions (OERs) are geographic areas which are part of a European Union Member State, but situated outside continental Europe. All OERs except French Guiana are islands or archipelagos. They face several challenges to full development – remoteness, insularity, terrain and climate constraints, economic dependence and a narrow range of exportable commodities or services. Nevertheless, the European Commission advocates for these regions the assumption of a new paradigm: turning their natural and socioeconomic handicaps into assets. This strategy makes the sustainable development and environmental conservation strategies and policies of OERs especially challenging in scientific, technical and political terms. This Island Studies Journal special section on Sustainable Development and Environmental Conservation in the Outermost European Regions includes five articles that describe, analyse and address directly social-ecological systems’ issues in insular Portuguese and Spanish OERs (Azores and Canaries, respectively). These studies propose novel concepts, strategies and models aiming towards designing and implementing better and more cost-effective sustainability and environmental conservation policies in these remote European regions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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