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Enregistrement W2205366479 · doi:10.5822/978-1-61091-460-4_2

Physical Climate Forces

2012· book-chapter· en· W2205366479 sur OpenAlexaff
S. Jeffress Williams, David Atkinson, Aaron Byrd, H. Eicken, Tim Hall, Thomas G. Huntington, Yongwon Kim, Thomas R. Knutson, James P. Kossin, M. R. Lilly, John J. Marra, Jayantha Obeysekera, Adam Parris, Jay Ratcliff, Thomas M. Ravens, Don Resio, Peter Ruggiero, E. Robert Thieler, James G. Titus, Ty V. Wamsley

Notice bibliographique

RevueIsland Press/Center for Resource Economics eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystemCoral reefClimate changeEnvironmental scienceWatershedWetlandFisheryEstuaryGeographyOceanographyEnvironmental protectionEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More than 50 percent of Americans live in coastal watershed counties, a percentage that continues to increase (see section 1.3). In addition, the coast is home to the majority of major urban centers as well as major infrastructure such as seaports, airports, transportation routes, oil import and refining facilities, power plants, and military facilities. All of these human uses, which represent trillions of dollars in economic investment as well as valuable coastal ecosystems, are vulnerable in varying degrees to rising global temperature and hazards such as sea-level rise, storms, and extreme floods. Intense human activity over the past century has degraded many coastal environments and stressed natural ecosystems. Nationwide, nearshore areas and estuaries are polluted with excess nitrogen and other chemicals, toxic coastal algal blooms are increasing, fish stocks are depleted, wetland loss has been dramatic, and coral reefs are bleached and dying. Climate change exacerbates these stresses on ecosystems.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1440,050

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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