MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4378386402 · doi:10.5509/2023962343

Climate Change and the Production of Knowledge

2023· article· en· W4378386402 sur OpenAlexvenueno aff
Anna‐Karina Hermkens

Notice bibliographique

RevuePacific Affairs · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeNarrativeTraditional knowledgeAdaptation (eye)IndigenousSustainabilityEnvironmental ethicsPower (physics)Knowledge productionPolitical scienceGeographySociologyEnvironmental resource managementEcologyEnvironmental sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this review essay, I consider two recent works on climate change in the Pacific, one monograph ( Engaging Environments in Tonga ) by an anthropologist and keeper of Oceanic collections in Oslo, and one edited volume ( Managing Climate Change Adaptation in the Pacific Region ) by a sustainability and climate change management specialist from Hamburg. I situate these two very divergent studies in relation to broader debates and trends in studies and narratives about climate change in the Pacific, focusing in particular on "adaptation" as a priority for research and policy, and on tensions between portrayals of Pacific peoples as respectively creative and resilient, versus as vulnerable and in need of rescue by Western science. In doing so, the divergent epistemologies that are at the core of the relations between indigenous and exogenous knowledge are highlighted, at the same time questioning enduring power dynamics and whether indigeneity and climate change research can actually contribute to knowledge production.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePacific AffairsMême sujetClimate Change, Adaptation, MigrationTravaux en français237 207