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Enregistrement W7162096666 · doi:10.82308/7289

Renewing questions about two-tier governance: Understanding how metropolitan governance impacts biodiversity protection in Greater Montreal and Greater Toronto

2023· dissertation· en· W7162096666 sur OpenAlexaboutno aff
Joshua Medicoff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceBiodiversity conservationEnvironmental governanceMetropolitan areaContext (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reconnaissant que la perte de biodiversité et les changements climatiques sont des crises jumelles, les régions métropolitaines du monde entier cherchent à mettre en œuvre des stratégies de biodiversité par le biais de formes spécifiques de gouvernance métropolitaine ancrées dans les héritages institutionnels existants. Pour comprendre les effets des institutions métropolitaines sur la gouvernance de la biodiversité urbaine, j'examine les structures institutionnelles et régionales des deux régions métropolitaines les plus peuplées du Canada, dont le Grand Montréal et le Grand Toronto. Ce mémoire compare les conséquences politiques distinctes de la structure institutionnelle du Grand Montréal et du Grand Toronto. Il tente d’améliorer notre compréhension de la manière dont un deuxième palier de gouvernement à Montréal (la Communauté métropolitaine de Montréal), qui fixe les objectifs de protection et de conservation de la biodiversité dans la région métropolitaine de Montréal, contraste avec la région de Toronto, dont la plus grande région est plus directement gouvernée par la Province de l'Ontario. En m'appuyant à la fois sur les travaux d'Elinor Ostrom sur la gouvernance métropolitaine et sur des entretiens avec des acteurs urbains dans les deux régions métropolitaines étudiées, je démontre comment des arrangements institutionnels fragmentés sont dominés par la gestion provinciale (comme c'est le cas pour la région de Toronto), et conduisent à des résultats moins bons pour la biodiversité

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2023
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