Human Dimensions of Large Marine Protected Areas
Notice bibliographique
Résumé
In 2014, a team of social scientists at Colorado State University, Duke University, and University of Guelph initiated an ambitious research and outreach project to generate and share new knowledge about the human dimensions of large MPAs. The project approaches large MPAs as a global movement, with an empirical focus on large MPAs proposed in Bermuda and Rapa Nui (Easter Island, Chile) and designated in Kiribati, Palau, and the Commonwealth of the Northern Mariana Islands & Guam. In some of our case studies, large MPAs have been designated for a number of years; in others, designation seems unlikely in the near future if at all. As our selection of cases illustrates, we believe there is much to learn about the human dimensions of large MPAs not only when they are implemented, but also during efforts to establish them. Our goal is to advance understanding of the emergence, form, and function of large MPAs as a governance tool and, ultimately, to inform decision-making and debates regarding large MPAs within case study sites and globally. This website is one way of sharing information about our project. We are also pleased to be working with other scholars and practitioners who are engaged in a growing ‘Community of Practice’ focused on the human dimensions of large MPAs, including those who co-organized and participated in a “Think Tank” in February 2016. Our project is part of a broader effort to understand the human dimensions of large MPAs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».