Science AMA Series : We’re a team of researchers studying where wetlands can be found around the globe, from the arctic to the tropics, and trying to understand how human land use activities and climate change are affecting their distribution.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Hi, we’re Drs. Ben Poulter (NASA), Thomas Gumbricht (CIFOR), David Olefeldt (University of Alberta) and Etienne Fluet-Chouinard (University of Wisconsin) — we study techniques to map wetlands around the world, how they change over time, and how this information can be used to understand how wetlands function and provide ecosystem services to people. Wetlands can be mapped using a variety of techniques, from sending people out into the field using inventory techniques to taking advantage of satellites in orbit around the Earth and using the electromagnetic spectrum. Recently, a new map of tropical wetlands was published by Thomas Gumbricht as well as a high-resolution map of global surface inundation by Etienne Fluet-Chouinard, both databases are being used for a variety of purposes, including to understand how wetland affect climate change by emitting methane. Join our AMA to find out how satellites are helping in the quest to learn more about where wetlands are located, how human activities affect wetland area, and how climate change is affecting methane emissions from wetlands. We’ll be back at 12 pm ET to answer your questions, AMA! Mapping tropical wetlands http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/gcb.13689/full High-resolution global wetland mapping http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425714004258 Understanding wetlands and methane emissions http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/aa8391/pdf
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle