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Enregistrement W4283373368 · doi:10.3167/nc.2022.170203

The Discursive Context of Forest in Land Use Documents

2022· article· en· W4283373368 sur OpenAlexaff
Jodie Asselin, Gabriel Asselin, Flavia Egli

Notice bibliographique

RevueNature and Culture · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbiguityContradictionStatus quoPolitical scienceContext (archaeology)LegitimacyEnvironmental resource managementGeographyPoliticsEconomicsEpistemologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The term forest can signify many different physical realities. However, discourse analysis of Irish National and European Union forestry-related documents indicates ambiguity around this term is often cultivated rather than clarified. We argue here that policy language often embraces the multiple potential affordances within the term forest as a means of discursively bridging contradictions between economic and conservation goals. While this technique increases the readability and acceptability of such documents by diverse user groups and government bodies, it mutes the on-the-ground tensions of what forests mean for locals. Moreover, cultivating ambiguity favors the status quo through circumventing points of contradiction and shifting the work of interpretation and application of such documents to those on-the-ground, therefore perpetuating existing power differentials. As forests are central to resource management and responses to climate change, addressing this tendency is crucial to finding meaningful and place-specific environmental 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil0,272

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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