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Enregistrement W4394919383 · doi:10.1111/cobi.14274

Sentiment and attitudes toward offsetting and the biodiversity market in online media articles

2024· article· en· W4394919383 sur OpenAlexaff
Sebastian Theis

Notice bibliographique

RevueConservation Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Conservation and Management
Établissements canadiensToronto and Region Conservation AuthorityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaBusinessEcosystem servicesBiodiversityPolitical scienceGeographyEcosystemEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biodiversity offsetting, a conservation approach to offset loss of habitat and ecosystem services, has been widely accepted and implemented in different legislative frameworks around the globe. I assigned sentiment scores (from -3 [very negative] to +3 [very positive]) to online news articles to examine public sentiment toward offsetting. I identified 86 pertinent articles published from 2013 to 2023 by web scraping online media outlets through keywords. I examined article content based on topics commonly associated in scientific literature with offsetting, such as risks or financial aspects. Most articles were from Australia (44%), 16% were from the United Kingdom, and 5% were from Colombia and Madagascar. Three distinct groups covered finances (n = 47), species, and social impacts of offsetting (n = 23) and offsetting frameworks (n = 16). Articles covering monetary and finance aspects had a lower predicted sentiment score (-0.72, 95% CI -0.98 to -0.47) than articles that covered new, alternative offsetting forms (-0.15, 95% CI -0.46 to 0.17), such as mitigation banking and credits. In articles focused on charismatic species and loss of livelihood, offsetting risk and social issues were associated with low sentiment scores (<-0.85). Sentiment scores were high for articles on offsetting at a multicountry or global scale (0.47, 95% CI -0.06 to 0.99), and scores were the lowest in Australia (-1.03, 95% CI -1.36 to -0.70). Public sentiment based on media articles was generally negative toward offsetting, and many of the ecological and methodological issues and risks were reflected in the articles, but mitigation measures as a prerequisite to offsetting were mentioned in only 18% of all articles. With the seemingly high public interest in conservation and hence offsetting, it will be imperative to expand the current breadth of information about offsetting that is being communicated or made available to the public.

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)0,000
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,239
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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