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Enregistrement W4255258249 · doi:10.31230/osf.io/y9mfc

From measuring outcomes to providing inputs: Governance, management, and local development for more effective marine protected areas

2018· preprint· en· W4255258249 sur OpenAlexafffund
Nathan Bennett, Philip Dearden

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversity of VictoriaSocial Sciences and Humanities Research CouncilUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaInternational Maternal Pediatric Adolescent AIDS Clinical Trials NetworkPierre Elliott Trudeau FoundationUniversity of Victoria
Mots-clésMarine protected areaCorporate governanceAdaptive managementBusinessEnvironmental resource managementOutcome (game theory)Environmental planningEcologyEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine protected areas (MPAs) have the potential to conserve marine resources as well as provide social and economic benefits to local communities. Yet the percentage of MPAs that might be considered “successful” or effective on ecological and/or socio-economic accounts is debatable. Measurement of biophysical and socio-economic outcome indicators has become de rigeur for examining MPA management effectiveness so that adaptive feedback loops can stimulate new management actions. Scholars and practitioners alike have suggested that more attention should be given to the inputs that are likely to lead to successful MPA outcomes. This paper briefly discusses the potential ecological and socio-economic outcomes of MPAs then reviews the literature on three categories of inputs – governance, management, and local development – that lead to effective MPAs. In conclusion, the paper presents a novel inputs framework that incorporates indicators for governance, management and development to be used in the design and analysis of MPAs.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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