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Enregistrement W4372046754 · doi:10.1139/facets-2022-0108

Models of justice evoked in published scientific studies of plastic pollution

2023· article· en· W4372046754 sur OpenAlexafffundvenue
Max Liboiron, Rui Liu, Elise Earles, I. Walker

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésEconomic JusticeEnvironmental justiceNormativeSociologyEnvironmental ethicsSophisticationPremiseIndigenousInjusticeWork (physics)Distributive justiceEngineering ethicsSocial psychologyPolitical sciencePsychologyEpistemologyLawSocial scienceEcologyEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An exponentially growing body of international research engages with plastic pollution using different ideas on the right ways to frame, research, and intervene in the problem. The premise of this study is that all scientists work with understandings of what is right and wrong and why that is (models of justice) in their research, even when it is not explicitly stated, reflected upon, or a conscious part of the discussion. We surveyed 755 published articles on marine debris and plastic chemical additives and found that all evoked at least one model of justice, and often more. The most routinely used models included: developmental justice, distributive justice, and procedural justice. More rarely, we found appeals to environment-first justice and Indigenous sovereignty. While occasionally these multiple models worked synergistically, more often they conflicted. Our findings ground a call for fellow researchers to use a more intentional and systematic approach to evoking models of justice in our work. Our goal is to offer descriptions and insights about models of justice that are already being deployed to increase the sophistication of the ethical and normative orientations of our research and our fields, both in plastic pollution sciences and beyond.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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