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Enregistrement W2528956963 · doi:10.1080/00224561.2003.12457520

We All Live Downstream (and Upstream)

2003· article· en· W2528956963 sur OpenAlexaboutno aff
Nancy N. Rabalais

Notice bibliographique

RevueJournal of Soil and Water Conservation · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDownstream (manufacturing)EstuaryEnvironmental scienceBayUpstream (networking)Deposition (geology)OceanographyEnvironmental protectionGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most U.S. citizens would respond positively to the question “Are you concerned about having a healthy environment in which to live?” The proportion of positive responses grows smaller as the questions shift to “Are you responsible for the quality of the environment in which you live? OR “Are you willing to change your behaviors in order to achieve a healthy environment?” The realization that many of our actions affect not only our immediate environment but also environments far away from the source of the offending pollutant is not a commonly held understanding. In many ways, we ALL live downstream from the polluting nature of our fellow world co-inhabitants and upstream of our inputs.Acid rain falling on the northeastern United States and Canadian lakes and forests has its origin hundreds of miles upstream (as the crow flies) at the coal-and fossil-fuel burning plants of the Ohio River Valley. As much as 10 to 40 percent of the loading of nitrogen to estuarine and coastal waters around the world comes from atmospheric deposition—Baltic Sea, Kiel Bight, North Sea, Long Island Sound, New York Bight, Chesapeake Bay, Pamlico

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,131

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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