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Enregistrement W4409361529 · doi:10.1016/j.crsus.2025.100366

Promoting socially responsible governance of new marine climate intervention

2025· article· en· W4409361529 sur OpenAlex
Sarah Lawless, Emily Ogier, Robert P. Streit, Georgina G. Gurney, Philippa J. Cohen, Rebecca L. Gruby, Sisir Kanta Pradhan, Tiffany H. Morrison

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

RevueCell Reports Sustainability · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNature Conservancy
Mots-clésCorporate governanceIntervention (counseling)Climate changeEnvironmental planningEnvironmental resource managementBusinessPolitical scienceEnvironmental scienceOceanographyPsychologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Novel climate interventions are proliferating and upscaling in marine systems. However, how social impacts are managed remains unclear. We combine a global survey of intervention actors, interviews with best-practice leaders, and policy analysis to assess whether and how social responsibility is considered when proposing, testing, and/or implementing 76 marine climate interventions worldwide. We find that technical feasibility trumps social considerations. Feasibility assessments predominantly rely on biophysical data (63%), with 54% either not using social data or relying on spatial marine use data as the only social data source. Where public deliberation opportunities are available (61%), most are via formal regulatory channels (54%), with only 15% offering more inclusive engagement. Best-practice leaders confirm low organizational competency around social impact. Social responsibility is rarely mandated by governments and instead relies on voluntary initiation by emerging best-practice leaders. Extension and codification of best practices are urgently required for socially responsible governance of new marine climate interventions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,004
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,231 · 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