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Enregistrement W2319039922 · doi:10.5194/acp-16-14421-2016

Pan-Eurasian Experiment (PEEX): towards a holistic understanding of the feedbacks and interactions in the land–atmosphere–ocean–society continuum in the northern Eurasian region

2016· article· en· W2319039922 sur OpenAlexfundno aff
Hanna K. Lappalainen, Veli‐Matti Kerminen, Tuukka Petäjä, Theo Kurtén, Alexander Baklanov, А. Shvidenko, Jaana Bäck, Timo Vihma, Pavel Alekseychik, Meinrat O. Andreae, S. R. Arnold, Mikhail Arshinov, Eija Asmi, B. D. Belan, Leonid Bobylev, Sergey Chalov, Yafang Cheng, Natalia Chubarova, Gerrit de Leeuw, Aijun Ding, Sergey Dobrolyubov, S.N. Dubtsov, Egor Dyukarev, N. F. Elansky, Konstantinos Eleftheriadis, Igor Esau, Nikolay Filatov, М. В. Флинт, Congbin Fu, О. Б. Глезер, Aleksander Gliko, Martin Heimann, A.A.M. Holtslag, U. Hõrrak, Juha Janhunen, Sirkku Juhola, Leena Järvi, Heikki Järvinen, A.Yu. Kanukhina, Pavel Konstantinov, V. M. Kotlyakov, Antti‐Jussi Kieloaho, Alexander Komarov, Joni Kujansuu, Ilmo Kukkonen, Ella‐Maria Duplissy, Ari Laaksonen, Tuomas Laurila, Heikki Lihavainen, A. P. Lisitzin, Alexsander Mahura, Alexander Makshtas, E. A. Mareev, Stephany Buenrostro Mazon, Д. Г. Матишов, Vladimir Melnikov, Eugene Mikhailov, Dmitri Moisseev, R. I. Nigmatulin, Steffen M. Noe, Anne Ojala, Mari Pihlatie, Olga Popovicheva, Jukka Pumpanen, Т. И. Регеранд, Irina Repina, A. Shcherbinin, В. П. Шевченко, Mikko Sipilä, А. И. Скороход, Dominick V. Spracklen, Hang Su, Dmitry Subetto, Junying Sun, Yuri Timofeyev, Yuliya Troitskaya, Veli-Pekka Tynkkynen, Viacheslav I. Kharuk, N. A. Zaytseva, Jiahua Zhang, Y. Viisanen, Timo Vesala, Pertti Hari, H.-C. Hansson, G. G. Matvienko, Н.С. Касимов, Huadong Guo, В. Г. Бондур, Sergej Zilitinkevich, Markku Kulmala

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesErasmus+Natural Environment Research CouncilMegagrantsSaint Petersburg State UniversityTartu ÜlikoolRussian Science FoundationNordForskTekesAlberta Agricultural Research InstituteSuomen KulttuurirahastoRussian Academy of SciencesRussian Foundation for Basic ResearchEuropean CommissionSight Research UK
Mots-clésAtmosphere (unit)Environmental scienceEarth scienceOceanographyAtmospheric sciencesGeographyClimatologyGeologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The northern Eurasian regions and Arctic Ocean will very likely undergo substantial changes during the next decades. The Arctic–boreal natural environments play a crucial role in the global climate via albedo change, carbon sources and sinks as well as atmospheric aerosol production from biogenic volatile organic compounds. Furthermore, it is expected that global trade activities, demographic movement, and use of natural resources will be increasing in the Arctic regions. There is a need for a novel research approach, which not only identifies and tackles the relevant multi-disciplinary research questions, but also is able to make a holistic system analysis of the expected feedbacks. In this paper, we introduce the research agenda of the Pan-Eurasian Experiment (PEEX), a multi-scale, multi-disciplinary and international program started in 2012 (https://www.atm.helsinki.fi/peex/). PEEX sets a research approach by which large-scale research topics are investigated from a system perspective and which aims to fill the key gaps in our understanding of the feedbacks and interactions between the land–atmosphere–aquatic–society continuum in the northern Eurasian region. We introduce here the state of the art for the key topics in the PEEX research agenda and present the future prospects of the research, which we see relevant in this context.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations76
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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