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Enregistrement W4315487800 · doi:10.3197/096327123x16702350862791

Analysing and Anticipating Conflict Using a Values-Centred Online Survey

2023· article· en· W4315487800 sur OpenAlexaff
Simone Philpot, Keith W. Hipel, Peter A. Johnson

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Values · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Relevance (law)ScholarshipConflict managementWork (physics)Public participationSet (abstract data type)Management scienceSociologyPolitical sciencePublic relationsComputer scienceSocial scienceEconomicsEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors present an approach to conceptualising and predicting environmental conflicts in which conflicts are analysed as a continuum of disagreement over values and options. They also operationalise this approach using an online values-centred survey tool, the ‘public-to-public decision support system’ (P2P-DSS). The authors put values and conflict in environmental management into perspective. Next, they review how values are defined in scholarship and operationalised for decision support. The relevance of values research to con-flict management is presented. With reference to a real-world aggregate-mining conflict, the authors demonstrate how P2P-DSS can be used to collect data and categorise conflicts to enhance environmental management decision-making. The authors argue that P2P-DSS has potential to support values-sensitive thinking for environmental conflict management. They then set out research priorities to investigate the theoretical and practical implications of this approach. This work contributes to advancing values research in environmental conflict management and expanding values-based decision-making.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,231 · 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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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