MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4253258997 · doi:10.24124/2015/bpgub1113

Characterizing the social-ecological importance of coastal marine locations: integrative challenges, insights and solutions from the Pacific north coast of British Columbia

2015· dissertation· en· W4253258997 sur OpenAlexaboutno aff
Pouyan Mahboubi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarine spatial planningGeographyContext (archaeology)Environmental resource managementProcess (computing)Environmental planningEcologyComputer scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human exploitation of earth's ecosystems has impacted the flow of ecological services, many with complex links to human health and well-being. The need to understand and plan for these impacts in an integrative manner is today an imperative. Yet, their integration into the planning process has been largely unsuccessful. In Canada, the Canadian Environmental Assessment Act (CEAA) was established to achieve this integration. Yet, despite decades of effort there has been limited progress in practice. Thus, the aim of this research was to contribute new knowledge and insights to the challenge of integrating a broad range of social and ecological concerns into the environmental planning and management process, focussing on pragmatic solutions. A scoping review of the literature revealed key underlying issues affecting integration. These were discussed and contextualized to the CEAA mandated Environmental Assessment (EA) process, and a number of recommendations made for improved integration. The integration challenge was then examined within a spatial context. Two approaches to integrated spatial analyses were investigated. The first approach focussed on available marine spatial social, ecological, economic and protection legislation data analyzing the data both singly to detect statistically significant clustering of high value or high incidence data (hotspots) and collectively to detect areas of agreement (overlaps). The analyses provided a perspective on the spatial distribution of marine social-ecological-economic hotspots. The integration was, however, challenged by the characteristics of the underlying data including differing approaches to data collection and units of measure. The second approach to integrated spatial analysis was based on expert spatial knowledge of the social-ecological system, and was termed expert informed geographic information systems (xGIS). Important social-ecological spaces were similarly detected using xGIS. It was found that xGIS allowed for a broader range of values to be co

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,018
Études des sciences et des technologies0,0100,005
Communication savante0,0100,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,259
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 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEnvironmental and Social Impact Assessments→Travaux en français237 207→