Arctic sustainability research: toward a new agenda
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic is among the world’s regions most affected by ongoing and increasing cultural, socio-economic, environmental and climatic changes. Over the last two decades, scholars, policymakers, extractive industries, local, regional and national governments, intergovernmental forums, and non-governmental organizations have turned their attention to the Arctic, its peoples and resources, and to challenges and benefits of impending transformations. The International Conference on Arctic Research Planning (ICARP) has now transpired three times, most recently in April 2015 with ICARP III. Arctic sustainability is an issue of increasing concern within the Arctic and beyond it, including in ICARP endeavors. This paper reports some of the key findings of a white paper prepared by an international and interdisciplinary team as part of the ICARP-III process, with support from the International Arctic Science Committee Social and Human Sciences Working Group, the International Arctic Social Sciences Association and the Arctic-FROST research coordination network. Input was solicited through sharing the initial draft with a broader network of researchers, including discussion and feedback at several academic and community venues. This paper presents a progress report on Arctic sustainability research, identifies related knowledge gaps and provides recommendations for prioritizing research for the next decade.
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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 | 0,087 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,030 |
| Communication savante | 0,039 | 0,063 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 ».