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Enregistrement W4389506052 · doi:10.1038/s44183-023-00032-8

Five social science intervention areas for ocean sustainability initiatives

2023· article· en· W4389506052 sur OpenAlex
Stefan Partelow, Achim Schlüter, Natalie C. Ban, Simon Batterbury, Maarten Bavinck, Nathan Bennett, Raimund Bleischwitz, Jessica Blythe, Tanja Bogusz, Annette Breckwoldt, Joshua E. Cinner, Marion Glaser, Hugh Govan, Rebecca L. Gruby, Vanessa Hatje, Anna‐Katharina Hornidge, Grete K. Hovelsrud, John N. Kittinger, Lotta Clara Kluger, Sophia Kochalski, Alexander Mawyer, Emma McKinley, Julia Olsen, Jeremy Pittman, Maraja Riechers, Marie‐Catherine Riekhof, Kathleen Schwerdtner Máñez, Rebecca Shellock, Rapti Siriwardane-de Zoysa, Nathalie A. Steins, Kristof Van Assche, Sebastián Villasante

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenpj Ocean Sustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensUniversity of WaterlooFisheries and Oceans CanadaUniversity of AlbertaBrock UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungEuropean Commission
Mots-clésSustainabilitySustainability scienceTransparency (behavior)Social sustainabilityCorporate governanceBusinessGovernment (linguistics)Civil societyLeverage (statistics)Public relationsCapacity buildingAppealPolitical scienceEnvironmental resource managementEnvironmental planningGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ocean sustainability initiatives – in research, policy, management and development – will be more effective in delivering comprehensive benefits when they proactively engage with, invest in and use social knowledge. We synthesize five intervention areas for social engagement and collaboration with marine social scientists, and in doing so we appeal to all ocean science disciplines and non-academics working in ocean initiatives in industry, government, funding agencies and civil society. The five social intervention areas are: (1) Using ethics to guide decision-making, (2) Improving governance, (3) Aligning human behavior with goals and values, (4) Addressing impacts on people, and (5) Building transdisciplinary partnerships and co-producing sustainability transformation pathways. These focal areas can guide the four phases of most ocean sustainability initiatives (Intention, Design, Implementation, Evaluation) to improve social benefits and avoid harm. Early integration of social knowledge from the five areas during intention setting and design phases offers the deepest potential for delivering benefits. Later stage collaborations can leverage opportunities in existing projects to reflect and learn while improving impact assessments, transparency and reporting for future activities.

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.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,005
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,278 · 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