A Whole Ecosystem Approach to Studying Climate Change in Interior Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Yukon River Basin Principal Investigators Workshop; Portland, Oregon, 18–20 January 2011; High latitudes are known to be particularly susceptible to climate warming, leading to an emphasis of field and modeling research on arctic regions. Subarctic and boreal regions such as the Yukon River Basin (YRB) of interior Alaska and western Canada are less well studied, although they encompass large areas that are vulnerable to changes in forest composition, permafrost distribution, and hydrology. There is an urgent need to understand the resiliency and vulnerability of these complex ecosystems as well as their feedbacks to the global climate system. Consequently, U.S. Geological Survey scientists, with other federal agency, university, and private industry partners, is focusing subarctic interdisciplinary studies on the Beaver Creek Wild and Scenic River watershed ( http://www.blm.gov/pgdata/content/ak/en/prog/nlcs/beavercrk_nwsr.html ) and Yukon Flats National Wildlife Refuge ( http://yukonflats.fws.gov/ ) in the YRB, south and west of Fort Yukon, Alaska. These areas are national treasures of wetlands, lakes, and uplands that support large populations of wildlife and waterfowl and are home to vibrant native Alaskan communities that depend on the area for a subsistence lifestyle.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».