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Enregistrement W4417149810 · doi:10.2305/rcbs3096

Assessing and improving social equity in marine conservation: background, methods and guidance on three approaches

2025· article· en· W4417149810 sur OpenAlex
Mark Andrachuk, Nathan Bennett, Kira Sullivan-Wiley, Georgina G. Gurney, Stacy D. Jupiter, Gerald G. Singh, Neil Dawson, Mia Strand, David Gill, Jacqueline Lau, Katina Roumbedakis, Ella-Kari Muhl, Priscila F. M. Lopes, Elena M. Finkbeiner, Sebastián Villasante, Joachim Claudet, Jessica Blythe, Juno Fitzpatrick, Josheena Naggae, Shauna L. Mahajan, Samiya Ahmed Selim, Timur Jack-Kadıoğlu, Phil Franks

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

RevuePARKS · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensBrock UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesWWF International
Mots-clésEquity (law)Process (computing)Social equalityEquity theoryAction (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social equity is increasingly recognised as a fundamental principle in marine conservation. Global conservation policies now contain commitments to equitable management and governance, yet practical guidance on how to understand and assess equity in marine conservation remains limited. In this methodological paper, we introduce our process for developing three conceptually grounded, practical and adaptable approaches for assessing equity in marine conservation: (1) a rapid equity assessment, (2) a stakeholders and rightsholders equity assessment, and (3) a co-produced and customised equity assessment. All three approaches emphasise the assessment process as part of an ongoing learning journey that requires continuous reflection and adaptive actions to improve social equity. The discussion identifies practical lessons and key considerations for choosing, preparing and carrying out equity assessments and for moving from assessment to action to improve social equity in marine conservation.

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 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 enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,285

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,265 · 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