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Enregistrement W4389208644 · doi:10.54337/ojs.bess.v5i1.8138

Polycentric self-governance and Indigenous knowledge

2023· article· en· W4389208644 sur OpenAlexaff
Shann Turnbull, Natalie Stoianoff, Anne Poelina

Notice bibliographique

RevueJournal of Behavioural Economics and Social Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousCorporate governanceSustainabilitySelf-governanceTraditional knowledgeHumanityEnvironmental ethicsPolitical scienceSociologyEcologyManagementEconomicsBiologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article's main aim is to discuss research exploring how the self-governing practices found in Indigenous societies, biota and modern organisations can be embedded into the constitutions of legal entities to protect and share the wellbeing of humanity, biota and the planet. In this paper, we explore how Australian Indigenous knowledge and practices can be embedded into organisational entities and discuss how this can be achieved by reformatting Ostrom's design principles to be incorporated into corporate constitutions following an ecological form of governance practised by Indigenous Australians. This form of polycentric self-governance can aggregate the voices of minorities representing local environments up to a global level. We use case studies, system science and biomimicry to explore polycentric self-governance and how organisations can adopt it to focus on the wellbeing of all stakeholders. In particular, the paper highlights how Indigenous knowledge can contribute globally to achieving societal sustainability.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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