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Enregistrement W4409380110 · doi:10.1007/s40152-025-00423-2

Privatisation from a coastal community perspective

2025· article· en· W4409380110 sur OpenAlexafffund
Anthony Charles

Notice bibliographique

RevueMAST. Maritime studies/Maritime studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPerspective (graphical)Environmental planningOceanographyEnvironmental resource managementGeographyEnvironmental scienceGeologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores processes and impacts of privatisation from the perspective of coastal communities, drawing on ideas of governance, rights and the Commons, as well as previous studies of privatisation and the associated phenomenon of ‘grabbing’. The analysis shows how diverse mechanisms of privatisation are reflected in five key dimensions, relating to (a) jurisdictions; (b) the range of rights; (c) magnitude of privatisation; (d) distributional implications; and (e) community perceptions. The practical aspects of these privatisation dimensions are illustrated through three coastal community examples, drawing on several years of participatory research, with various qualitative methods producing a set of insights from community participants. A key result relates to how the community perceives privatisation, which depends less on the generic attributes of privatisation and more on how well the outcomes fit with the community’s underlying values and strategic goals. Accordingly, among the many complexities of privatisation, attention to community perceptions may be especially important, particularly in terms of community reactions to privatisation of different forms. This fits with governance results from elsewhere, and reinforces the need to understand community aspects of the Commons, with implications for the ‘blue economy’ and the future of a possibly privatized ocean.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,018
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,272 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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