MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393380825 · doi:10.33002/enrlaw-09/c2

Biodiversity and Conservation: Cross-Border Legal and Regulatory Perspectives

2024· book-chapter· en· W4393380825 sur OpenAlexaboutno aff
Alexandra R. Harrington, Konstantia Koutouki

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueInternational Maritime Law Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThreatened speciesPolitical scienceCorporate governanceState (computer science)BiodiversityPublic administrationConstitutionGeographyEnvironmental planningEnvironmental resource managementLawBusinessEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter provides an overview of the legal and policy frameworks for the protection of threatened and vulnerable wildlife on private lands in Canada and the United States, the approaches adopted in different jurisdictions and the response of key constituencies, and formulates recommendations based on these experiences. Canada and the United States serve as an important source of comparison in terms of biodiversity protection mechanisms for several reasons, ranging from geography and legal systems protections to shared economic concerns and development. Additionally, the shared fundamental dichotomy between governance at the national/federal level and the provincial/state level is a key area of comparison since there are many overlaps in these elements of governance across systems. At the same time, these relationships are governed subject to different forms of legal imperatives given the nature of articulated national and subnational powers and roles in Canadian law and the Constitution of the United States. Since both systems give primacy of place in law and regulation related to biodiversity and associated resources to the national/federal level, any comparisons must start at this level.

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)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0070,016
Communication savante0,0190,010
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0050,006
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetInternational Maritime Law IssuesTravaux en français237 207