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Enregistrement W4312129487 · doi:10.1016/j.jenvman.2022.116994

On the architecture of collaboration in inter-organizational natural resource management networks

2022· review· en· W4312129487 sur OpenAlexafffundabout
Gordon M. Hickey, Evelyn Roozee, Remko Voogd, Jasper R. de Vries, Antonia Sohns, Dongkyu Kim, Owen Temby

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Management · 2022
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFulbright CanadaSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMcGill UniversityNational Oceanic and Atmospheric AdministrationU.S. Department of Commerce
Mots-clésOperationalizationConceptualizationNatural resource managementKnowledge managementCollaborative governanceScholarshipConceptual frameworkResource (disambiguation)Corporate governanceNatural resourceComputer scienceSociologyBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reviews the architecture of collaboration that exists within inter-organizational natural resource management (NRM) networks. It presents an integrative conceptual framework designed to help operationalize the multi-level interactions that occur between different dimensions of trust, risk perception, and control as key concepts in inter-organizational collaboration. The objective is to identify and justify a series of propositions considered suitable for assessing inter-organizational NRM network collaboration through empirical work. Such an integrative conceptualization goes beyond the existing trust scholarship related to collaborative NRM, and, we argue, offers a useful starting point for further exploring some of the 'inner' social dynamics affecting collaborative performance using complex systems thinking. To help establish the relevance of the conceptual framework to transboundary resource governance, a survey operationalizing different dimensions of trust, perceived risk, and control is piloted in the Salish Sea, an ecosystem that spans the Canada-US border between British Columbia and Washington State. Key challenges associated with operationalizing the framework and future research needs are identified.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeQualitatif
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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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