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Enregistrement W2583814940 · doi:10.33524/cjar.v17i3.287

van Buuren, A., Eshuis, J., & van Vliet, M. (Eds.). (2015). Action research for climate change adaptation: Developing and applying knowledge for governance. New York: Routledge.

2016· article· en· W2583814940 sur OpenAlexvenueno aff
Shawna Rodnunsky

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Action Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptation (eye)Corporate governanceClimate changeClimate change adaptationAction (physics)Action researchFocus (optics)Political scienceEngineering ethicsSociologyManagementPsychologyEconomicsEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This publication on adaptation to climate change has several areas of focus. One is to consider possible approaches on how to address the issue of climate change adaptation. The issue that reduction of emissions will not be enough and that there needs to be a focus on adaptation to climate change has been addressed directly in this publication. The second is to provide additional scientific knowledge and to this effect, consider the processes of how to best collect and understand this research. The intent is to hopefully have an impact on practical applications and governance. Action research is emphasized as an appropriate approach to address the complexity and uncertainty of the problem and also serve to be practical in nature lending itself to a more streamline application of knowledge.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,015

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 Opus0,418
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,016 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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