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JUSTIÇA AMBIENTAL E ECOLÓGICA NA AMÉRICA LATINA E O MARCO GLOBAL DA BIODIVERSIDADE KUNMING-MONTREAL: IMPLICAÇÕES NA SOCIOBIODIVERSIDADE

2023· article· pt· W4385479143 sur OpenAlexaboutno aff
Tônia Andrea Horbatiuk Dutra

Notice bibliographique

RevueRevista de Direito Ambiental e Socioambientalismo · 2023
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental law and policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O contexto global do Antropoceno e da crise climática e as peculiaridades da América Latina em sua rica biodiversidade e histórico de exploração e conflitos territoriais, apontam para aspectos de injustiça social e ambiental que precisam ser sanados para que o novo Marco Global da Biodiversidade, contribua para a integridade ecossistêmica e o florescimento coletivo de toda a comunidade de vida. Diante do exposto, coloca-se a questão: quais as implicações das abordagens de Justiça Ambiental e Ecológica na proteção da sociobiodiversidade na América Latina a partir do Marco Global da Biodiversidade de Kunming-Montreal? Com base no método hipotético-dedutivo e na metodologia de pesquisa bibliográfica e documental, buscou-se responder à questão proposta. Da pesquisa realizada resultou identificada uma série de pontos de confluência entre os objetivos e metas do Acordo firmado com os critérios pertinentes à Justiça Ambiental e à Justiça Ecológica. Considerando a relação entre o contexto da sociobiodiversidade latino-americana e as proposições do Acordo em termos restaurativos e de prevenção às catástrofes em função da crise climática, concluiu-se, então, pela confirmação da hipótese de que, alcançar os objetivos e metas definidos implica recompor as injustiças de caráter decolonial e restaurar os danos ecológicos, resguardando toda a comunidade de vida, ou seja, adotar os parâmetros das Justiças Ambiental e Ecológica.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeSans objet
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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