MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2263577750 · doi:10.3133/fs20143060

Strategic needs of water on the Yukon: An interdisciplinary approach to studying hydrology and climate change in the Lower Yukon River Basin

2014· article· en· W2263577750 sur OpenAlexaboutno aff
Nicole M. Herman‐Mercer, Paul F. Schuster

Notice bibliographique

RevueFact sheet · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Geological Survey
Mots-clésClimate changeSubarctic climateGeneral partnershipArcticGovernment (linguistics)Structural basinGeographyEnvironmental resource managementDrainage basinHydrology (agriculture)Physical geographyEnvironmental sciencePolitical scienceOceanographyEngineeringGeologyArchaeologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Strategic Needs of Water on the Yukon (SNOWY) is an interdisciplinary research project funded by the National Science Foundation (NSF; http://www.nsf.gov/). The SNOWY team is made up of a diverse group of researchers from different backgrounds and organizations. This partnership between scientists from different disciplines (hydrology, geography, and social science), government agencies, nonprofit organizations, universities, and Lower Yukon River Basin (LYRB) and Yukon-Kuskokwim (YK) Delta communities provided an opportunity to study the effects of climate change using a holistic approach. The Arctic and Subarctic are experiencing environmental change at a rate faster than the rest of the world, and the lack of historical baseline data in these often remote locations makes understanding and predicting regional climate change difficult. This project focused on collecting data to fill in these gaps by using both quantitative and qualitative methodologies to tell the story of environmental change in this region as told by the physical data and the people who rely on this landscape.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,809

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,279
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 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFact sheetMême sujetClimate change and permafrostTravaux en français237 207