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Enregistrement W2008118916 · doi:10.1007/s11027-014-9627-7

The 4Cs of adaptation tracking: consistency, comparability, comprehensiveness, coherency

2015· review· en· W2008118916 sur OpenAlexafffund
James D. Ford, Lea Berrang‐Ford

Notice bibliographique

RevueMitigation and Adaptation Strategies for Global Change · 2015
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésComparabilityAdaptation (eye)ConceptualizationConsistency (knowledge bases)Computer scienceTracking (education)Action (physics)USablePsychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adaptation tracking seeks to characterize, monitor, and compare general trends in climate change adaptation over time and across nations. Recognized as essential for evaluating adaptation progress, there have been few attempts to develop systematic approaches for tracking adaptation. This is reflected in polarized opinions, contradictory findings, and lack of understanding on the state of adaptation globally. In this paper, we outline key methodological considerations necessary for adaptation tracking research to produce systematic, rigorous, comparable, and usable insights that can capture the current state of adaptation globally, provide the basis for characterizing and evaluating adaptations taking place, facilitate examination of what conditions explain differences in adaptation action across jurisdictions, and can underpin the monitoring of change in adaptation over time. Specifically, we argue that approaches to adaptation tracking need to (i) utilize a consistent and operational conceptualization of adaptation, (ii) focus on comparable units of analysis, (iii) use and develop comprehensive datasets on adaptation action, and (iv) be coherent with our understanding of what constitutes real adaptation. Collectively, these form the 4Cs of adaptation tracking (consistency, comparability, comprehensiveness, and coherency).

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 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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,365
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,009 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations131
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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