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Enregistrement W4393388287 · doi:10.33002/enrlaw-09/c11

Redressing Policy Making in Pastoral Areas of the Mediterranean Region

2024· book-chapter· en· W4393388287 sur OpenAlexfundno aff
Michele Nori

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland Management and Livestock Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Ethnic Affairs Commission of the People's Republic of ChinaChina University of Political Science and LawMinistry of EnvironmentCentre for International Forestry ResearchUniversity of OxfordYork UniversityUniversidade de São PauloEuropean CommissionUniversitetet i TromsøFudan UniversityUniversité de MontréalShantou UniversityFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloUniversity of Missouri
Mots-clésCommon Agricultural PolicyPastoralismLivelihoodLegislatureContext (archaeology)GeographyPolitical scienceAgricultural policyEuropean unionSubsidyAgricultureEconomicsLivestockEconomic policyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter provides a critical analysis of the evolution of the policy, institutional and legislative frameworks that influence the livelihoods of pastoralist communities on different shores of the Mediterranean and the narratives that underpin them, in order to support a more informed and coherent policy framework. The European Union's (EU) Common Agricultural Policy is crucial in shaping the contraction of pastoralists' livelihoods, not only in Europe but also in neighbouring regions. In the Middle East and North Africa (MENA) region, despite a rather disharmonious and diverse ideological and institutional context, the agricultural policies of different countries seem to converge towards a common framework. Across the Mediterranean, increasing compliance with policy measures, institutional regulations and legislative rules has exposed agro-pastoral farms to an increasing degree of uncertainty and dependence on public subsidies, loan programmes and market prices, making their navigation along pastures and grasslands less and less sustainable.

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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,226 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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