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Enregistrement W4388671953 · doi:10.3389/fmars.2023.1256500

An inequity assessment framework for planning coastal and marine conservation and development interventions

2023· article· en· W4388671953 sur OpenAlexaff
Gerald G. Singh, Justine Keefer, Yoshitaka Ota

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesOcean Nexus Center, EarthLab, University of WashingtonEarthLab, University of WashingtonUniversity of Washington
Mots-clésPsychological interventionEquity (law)Environmental planningEnvironmental resource managementSustainable developmentBusinessPolitical scienceEconomicsGeographyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable development should promote equity with benefits for coastal communities. Many conservation and development initiatives promise to contribute to an equitable future without being designed to do so. Here, we promote an assessment tool to help interventions plan to promote equity through forecasting and evaluating the risks of contributing to inequities, in order to plan against them. Building from rich literatures of impact assessment, procedural justice, postcolonial studies, critical race theory, and fields in sociology studying the accrual of advantage and disadvantage among different groups, we propose the assessment framework follow key principles that center on understanding how interventions affect marginalized people, and assess how planning, implementation, and outcome decisions build on each other and reflect (or work against) broader systemic contextual pressures that perpetuate inequities. In forecasting and monitoring potential inequities, coastal communities and proponents of interventions should be able to plan against the realization of these adverse impacts. We show how the framework can be used in three case studies: 1) a climate adaptation project; 2) marine protected areas; 3) a debt relief program. Sustainable development is about promoting equity, but only with methods employed to confront and understand inequitable consequences can interventions do so.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0090,004
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,321 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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