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Enregistrement W4413132706 · doi:10.1002/eet.70015

Mapping the Ontology and Epistemology of Research Into Forest Carbon Offsetting in Developing Countries

2025· article· en· W4413132706 sur OpenAlexafffund
Mark Purdon, Patrick Byakagaba

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Policy and Governance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésEpistemeOntologyEpistemologyOverdeterminationSociologyStructure and agencyCorporate governanceAgency (philosophy)Environmental governanceEconomicsSocial sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In this paper, we consider knowledge cumulation in one of the most polarized areas of environmental governance research: forest carbon offsetting in developing countries. Our specific contribution is a critical review of the ontological and epistemological positioning of 31 studies published in the peer‐reviewed literature on forest carbon offsetting in Uganda. At the surface, differences appear related to methodological gaps along the qualitative‐quantitative divide. However, probing deeper suggests a lack of agreement on fundamental ontological and epistemological issues, which challenges traditional understandings of scientific knowledge cumulation. Among our key findings is that research into forest carbon offsetting in Uganda is predominated by epistemologies we characterize as neopositivist (approximately half) and neo‐Marxist overdetermination (approximately one‐third). Structural ontologies were significantly more frequently identified in our critical review than agentic ontologies, while structure–agency balancing ontologies were the least represented. Notably, research most critical of forest carbon offsetting was characterized by an epistemology of neo‐Marxist overdetermination and structural/synchronic ontology. While recognizing the limits of our critical review into forest carbon offsetting in Uganda, knowledge cumulation appears to be frustrated by a lack of agreement on fundamental ontological and epistemological presuppositions. Nonetheless, given the polarized debate on forest carbon offsetting, delineating such fundamental differences may help lay the groundwork for promoting dialogue between different research traditions. But such epistemic fragmentation or diversity may not in itself constitute epistemic justice, which requires additional attention to broader power imbalances involved in the conduct of environmental governance research in developing countries.

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)0,075
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,111
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0750,111
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0280,019
Études des sciences et des technologies0,0060,030
Communication savante0,0200,019
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,294
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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