Opening Access to Environmental Software Systems
Notice bibliographique
Résumé
As individuals are increasingly being called to act in environmentally-conscious ways, they will seek out any and all resources which might help to inform their actions. Unfortunately, a 2002 OECD report indicated that there seemed to be declining trust of environmental information sources and increasing confusion about which actions could be most beneficial. Environmental Software Systems can provide relief in this context, if the software design is user-centered. The very specialized nature of much environmental software may discourage these design practices, but this is a false economy. Instead of software that is based on technical models developed by environmental scientists, consider that which can acquire and adapt to changing end-user models of the particular domain. Such adaptation would certainly benefit users, but research could also benefit considerably from data that could prioritize actions of the environmental scientists, from analysis to education. This shift in emphasis agrees with recent trends toward personalization and democratization of software system functionality. If the number of people who could meaningfully explore a model of a particular ecosystem could increase thousand-fold, there could be considerable benefit realized in the level of discourse on environmental issues pertaining to that ecosystem. Such an increased usage would require the removal of barriers for direct user access to the software systems in order to create satisfying user experiences. For the user to be satisfied when confronting a large and complex information space, he or she must not be overwhelmed but able to easily specify and locate that which is of interest. The theoretical basis for such an approach is presented, along with some evidence thus far collected. Opportunities for improvement are also discussed.
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 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 | 0,009 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,009 |
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 ».