Notice bibliographique
Résumé
There is almost universal agreement that the most effective solution to open-access natural resource problems lies in some form of ownership.Authors disagree on the secondary question of which ownership form, i.e., private, community, or government, will produce the most efficient or equitable results under particular conditions.There has been little attention paid to the fact that government ownership, that is, regulation, is certain to produce results that all interested subsets of the public will view as inefficient and inequitable.Dissatisfaction flows inevitably from the requirements and realities of democratic decisionmaking structures and constraints.In other words, a democracy puts more emphasis on fair process and the incorporation of competing values than on achieving any particular objective.Thus, although government ownership might solve open-access natural resource problems such as those that occur in fisheries insofar as it creates a peaceable forum for dispute resolution, it does not lead to what anyone might consider well-managed fisheries.For government ownership and well-managed fisheries to coexist, the most logical solution is to create a subset of government structures, the goals of which are aligned with the preferences of various interest groups such as commercial fishers, recreational fishers, and marine conservationists.This approach, which is used on U.S. public lands, ensures that, within at least some parts of the public domain, groups will view management as having succeeded.Greater interest-group satisfaction should lead to welfare gains because those groups will, for example, feel less need to expend resources participating in costly agency processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,244 | 0,085 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».