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Enregistrement W4377942449 · doi:10.3389/fmars.2023.1045887

The use of influential power in ocean governance

2023· article· en· W4377942449 sur OpenAlexaff
Bianca Haas, Aline Jaeckel, Angelique Pouponneau, Randa Sacedon, Gerald G. Singh, Andrés M. Cisneros‐Montemayor

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesOcean Nexus Center, EarthLab, University of WashingtonAustralian Research CouncilEarthLab, University of Washington
Mots-clésNegotiationCorporate governancePower (physics)Perspective (graphical)Inclusion (mineral)Field (mathematics)Political sciencePublic relationsSociologyEngineering ethicsEngineeringManagementEconomicsSocial scienceComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ensuring inclusivity, especially the meaningful participation of diverse actors, is a key component of good governance. However, existing ocean governance frameworks have not yet achieved an equitable and fair playing field and are indeed often characterized by inequitable practices. In this perspective piece, we argue that one of the reasons for this lack of inclusion are the existing power frameworks and ways in which power is exercised within fora nominally intended to foster inclusion and cooperation. By focusing on four case studies of basic ocean governance processes, we explore how influential and interactive power is exercised in intergovernmental meetings, international conferences, and regional negotiations. These case studies demonstrate how specific exercises of power that undermine procedural inclusivity influence decision-making and the setting of agendas, and exclude important voices from ocean governance fora. This perspective piece contributes to the existing literature on power by highlighting how power is exercised within fundamental aspects of ocean governance. This paper merely scratches the surface, and more actions and research are needed to uncover and, more importantly, reverse deeply-rooted and self-perpetuating power structures in ocean governance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,008
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,194 · 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.

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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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