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Enregistrement W4412221688

D4.1 deliverable:Developing the Multi-layered Collaborative Marine Governance Model

2024· report· en· W4412221688 sur OpenAlexaff
Carolijn van Noort, J.P.M. van Tatenhove, Ben Boteler, Cristian Passarello, Judith van Leeuwen, Hilde Toonen, Wesley Flannery, Päivi Haapasaari, Kåre Nolde Nielsen, Kamilla Rathcke, Pavel Kogut

Notice bibliographique

RevueVBN Forskningsportal (Aalborg Universitet) · 2024
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliverableCorporate governanceBusinessProcess managementOceanographyGeologySystems engineeringEngineeringFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This deliverable presents the Multi-layered Collaborative Marine Governance model (MLCMG model). It is an analytical model that brings together different components to understand the enabling and constraining conditions for a successful implementation of the EU Green Deal (GD) objectives for the 4 PERMAGOV regime complexes (Maritime Transport, Marine Life, Marine Energy and Marine Plastics). The MLCMG model, together with the indicators for assessing governance capabilities (WP5), will result in PERMAGOV’s Marine Governance Performance Assessment Framework. The MLCMG model is developed from existing social scientific approaches and theories (including Sociology, Political Science, Public Policy and Governance, and Planning) and includes several components that affect change, innovation, and performance of marine governance arrangements: • the institutional context/setting and structural conditions affecting collaborative processes; • the multi-level dynamics of marine decision making and implementation of marine policies; • marine governance arrangements (comprising actors/coalitions, rules of the game, resources and discourses); • the characteristics of the collaborative process in which governmental actors (public agencies) in deliberation with non-state actors (e.g., representatives of maritime sectors, non-governmental organizations) are engaged in decision-making of marine policies; • the governance capabilities of state and non-state actors to attain societal goals; and • the role of e-governance to enable the effective implementation of the Green Deal. In practical terms for implementing the EU GD, the MLCMG model offers a simplified representation of how marine governance arrangements change and innovate over time. We conceive marine decision-making and implementation of marine policies as a collaborative process structured by institutions, constrained by institutional barriers, enabled by governance capabilities of actors, and facilitated by marine e-governance. We consider performance as the capacity of marine governance arrangements to solve societal problems and create societal opportunities.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0750,032

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,217 · 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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