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Enregistrement W1555385557 · doi:10.6027/tn2014-567

Arctic Human Development Report

2015· report· en· W1555385557 sur OpenAlexfundno aff
Joan Nymand Larsen, Gail Fondahl

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSveriges LantbruksuniversitetUniversity of WashingtonUniversity of CambridgeArctic Institute of North America
Mots-clésArcticThe arcticGeographyOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goals of the second volume of the AHDR – Arctic Human Development Report: Regional Processes and Global Linkages – are to provide an update to the first AHDR (2004) in terms of an assessment of the state of Arctic human development; to highlight the major trends and changes unfolding related to the various issues and thematic areas of human development in the Arctic over the past decade; and, based on this assessment, to identify policy relevant conclusions and key gaps in knowledge, new and emerging Arctic success stories. The production of AHDR-II on the tenth anniversary of the first AHDR makes it possible to move beyond the baseline assessment to make valuable comparisons and contrasts across a decade of persistent and rapid change in the North. It addresses critical issues and emerging challenges in Arctic living conditions, quality of life in the North, global change impacts and adaptation, and Indigenous livelihoods. The assessment contributes to our understanding of the interplay and consequences of physical and social change processes affecting Arctic residents’ quality of life, at both the regional and global scales. It shows that the Arctic is not a homogenous region. Impacts of globalization and environmental change differ within and between regions, between Indigenous and non-Indigenous northerners, between genders and along other axes.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,015

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations378
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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