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Enregistrement W2196503076 · doi:10.14430/arctic4499

Institutional Dimensions of Sustaining Arctic Observing Networks (SAON)

2015· article· en· W2196503076 sur OpenAlexvenueno aff
Paul Arthur Berkman

Notice bibliographique

RevueARCTIC · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticMandateIndigenousBusinessThe arcticSustainable developmentEnvironmental resource managementEnvironmental planningGeographyOceanographyPolitical scienceEnvironmental scienceGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustaining Arctic Observing Networks (SAON) implies a system of different sensors that are generating data to be preserved, interpreted, and applied in a continuous manner over a long period on a pan-Arctic scale. This note summarizes the current institutional framework that relates to data generation and use, as well as decision making and operational responses, around the Arctic Ocean. Sustainable solutions will necessarily involve those institutions that have the financial, logistic, policy, and legal capacity to support infrastructure in the Arctic Ocean region into the future. Three options are introduced for supporting SAON as a key element of the sustainable Arctic Ocean infrastructure that governments and Indigenous peoples hope to develop. Option 1 would be for the Arctic coastal states to mandate that a portion of leasehold payments from energy companies be earmarked for general-purpose infrastructure development in the Arctic Ocean region, with specific inclusion of SAON. Option 2 would be for the Arctic Council, as the high-level forum for international cooperation in the Arctic, to spread the burden of supporting SAON among the Arctic states, non-Arctic states, and Indigenous peoples. Option 3 would be to support SAON through coordinated public-private partnerships among diverse organizations and institutions with Arctic remits. Compelling justification for supporting SAON is that it is needed to inform decision making about both sustainable infrastructure development and maritime domain awareness for commercial operations in the Arctic Ocean.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,329
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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