Scarce Common Flow Resources: Who Benefit? Who Does Society Want to Benefit?
Notice bibliographique
Résumé
"This is a theoretical, conceptual contribution related to fisheries. Many common properties around the world have become scarce and potentially valuable because of increased population, and improved technologies: water, forests, grazing lands, waterfowl, mammals, reptiles, fisheries, radio and TV spectrum, geostationary satellite positions, airport take-off and landing slots, air-we-breathe, the gene-pool, etc. Who is going to benefit form these common resources? The scarce common resources cannot be valuable unless one has title to them -- title over their entire range during their life. After establishing jurisdiction and title there is political decision or consensus as to who benefits from these scarce common resources. This is followed by legislative and executive decisions to set up and operate institutions to carry out political decision or consensus as to who benefits. These common resources can be classified according to use: (1) required for sustaining life; (2) contingency for later unspecified use' (3) recreation; and (4) commercial. This allocation will change over time as population and technologies change. One political decision: Is allocation done once for all time or is it continuous over time? What are the problems and consequences?"
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».