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Enregistrement W4378233304 · doi:10.1007/978-3-031-16277-0_8

National Accounting for the Ocean and Ocean Economy

2023· book-chapter· en· W4378233304 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaDuke Kunshan UniversityStony Brook UniversitySyddansk UniversitetWorld Resources InstituteWorld Bank Group
Mots-clésSustainable developmentUnit (ring theory)Government (linguistics)EconomyOrder (exchange)BusinessEuropean unionPolitical scienceEconomicsEconomic policyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Realising the goal of the High Level Panel for a Sustainable Ocean Economy (Ocean Panel) to catalyse the transition to a sustainable ocean economy depends on coordinating and managing humanity’s relationship with the ocean and the broader environment. This task requires organising information that currently is often disorganised, spread across multiple government agencies or in a few cases not yet available. National ocean accounts would provide countries with the information needed to guide ambitious and broad- based plans to develop ocean economies and to capitalise on marine opportunities (European Union Directorate-General of Maritime Affairs and Fisheries and Joint Research Centre 2018; Economist Intelligence Unit 2015), while protecting the ocean for generations to come in accordance with the Sustainable Development Goals, most notably SDG 14, ‘Life below Water’. The ‘blue-ing’ of the ocean economy—or making the ocean economy sustainable—requires ensuring that the ocean continues to provide at least the current levels of opportunity; ‘measuring the ocean economy gives a country a first-order understanding of the economic importance of the seas’ (Economist Intelligence Unit 2015). The old adage goes that ‘what gets measured, gets managed’, or more accurately, that ‘if you cannot measure it, you cannot improve it’. Sound decision- making requires organised information.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,006

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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