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Enregistrement W4386932430 · doi:10.1177/10323732231196939

A multi-period analysis of a water management arena in the Italian Alps, circa 1951–2007: The territorialisation of environmental concerns

2023· article· en· W4386932430 sur OpenAlexaff
Laura Maran, Thomas Schneider, Michele Andreaus

Notice bibliographique

RevueAccounting History · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWater Governance and Infrastructure
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesUniversidad Pública de NavarraUniversity of Portsmouth
Mots-clésHydropowerSustainabilityMillerEnvironmental historyStakeholderWater qualityVisibilityEnvironmental planningEnvironmental resource managementPolitical scienceEnvironmental protectionEnvironmental ethicsGeographyHistoryEconomic historyLawEcologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water exploitation is at the centre of current social and environmental sustainability discourses, one form of which is hydropower. Intense damming of rivers and natural basins occurred in nineteenth and twentieth century Europe (and elsewhere). Following Miller and Power's concept of territorialisation and Foucault's notion of visibility, this study sheds light on the water management arena, read through changes in stakeholder objectives and accountabilities. Its focus is on the ‘accounts’ of environmental concerns, from post WWII to the new millennium. The analysis focuses on the case of the Santa Giustina dam in Northern Italy, using archival and oral-history approaches. It is shown how an increasing visibility of environmental concerns translated into a higher degree of ‘territorialisation’ through their itemisation in water quality and quantity parameters. This historical evolution informs policy makers, managers and society in general, about how to address profits and environmental issues regarding current water exploitation.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,229 · 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'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

Citations6
Publié2023
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Résumé présentoui

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