MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4291123816 · doi:10.3390/su14169912

Evolutionary Perspectives on Environmental Governance: Strategy and the Co-Construction of Governance, Community, and Environment

2022· article· en· W4291123816 sur OpenAlexaff
Raoul Beunen, Kristof Van Assche, Mónica Gruezmacher

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceDimension (graph theory)Project governanceSustainabilityGRASPPerspective (graphical)Environmental governanceValue (mathematics)Management sciencePolitical scienceBusinessEnvironmental ethicsSociologyEnvironmental resource managementEcologyEconomicsEngineeringManagementComputer scienceBiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The attention to sustainability transformations and related processes of learning, innovation, and adaptation has inspired a growing interest in theories that help to grasp the processes of change in governance. This perspective paper and the Special Issue of which it is part explore how evolutionary perspectives on environmental governance can enrich our understanding of the possibilities and limits of environmental policy and planning. The aim of this paper is to highlight some key notions for an evolutionary understanding of governance theory and to show how such an evolutionary perspective can help to develop a more integrated perspective on environmental governance in which the temporal dimension and the effects of steering attempts play a pivotal role. It is argued that the effects of environmental governance on the material environment, community, and governance itself must be considered in their interrelation. Such insight in couplings and co-evolutions can be of great value in the everyday practice of environmental policy and governance and even more so when attempting to transform the governance system towards more ambitious and coordinated goals.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,022
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,219
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainabilityMême sujetSustainability and Climate Change GovernanceTravaux en français237 207