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Enregistrement W4285203123 · doi:10.18174/562260

Scoping study on the ability of circular economy to enhance biodiversity : Identifying knowledge gaps and research questions

2022· report· en· W4285203123 sur OpenAlexaff
Hatem Chouchane, Allard Jellema, Nico Polman, Peter Roebeling

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityEcological footprintFootprintCircular economyConsumption (sociology)BusinessEnvironmental resource managementNatural resource economicsAction (physics)Regional scienceGeographyEnvironmental planningPublic economicsEconomicsSustainabilityEcologySocial scienceSociologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through an in-depth analysis of EU and Dutch governmental policy documents and scientific papers, this study identifies three main knowledge gaps for halving the ecological footprint of Dutch consumption by 2050: (1) national and EU policies do mention, though not explicitly, the relationship between circular economy (CE) and biodiversity – indicating a potential lack of knowledge and action perspective; (2) that the entire set of footprint indicators (footprint family) is essential for measuring the effects of CE on biodiversity; and (3) research on CE footprints and biodiversity is currently mainly focused on the energy and food sectors while sectors, such as mining, manufacturing and construction are the focus of many CE policies.

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)0,072
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,156
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0720,156
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0250,030
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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