MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2799305943 · doi:10.25336/csp29368

Energy, resource consumption, and climate change

2018· article· en· W2799305943 sur OpenAlexaffvenueabout
Don Kerr

Notice bibliographique

RevueCanadian Studies in Population · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensThe King's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyClimate changePopulationGreenhouse gasPolitical scienceForestryDemographyEcologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Population growth, at both the national and global level, will most certainly impact Canada’s climate, and, more broadly, its environment. While Canada’s population has been projected to continue to grow for many decades, what happens elsewhere in terms of population growth will be particularly important to Canada. Although greenhouse gas emissions (GHGs) in Canada have levelled off somewhat over the last decade and a half, global emissions have continued to climb. As a direct result, with increased GHGs in the atmosphere, Canada’s northern climate has already been impacted in a major way with considerable warming, particularly in its most northern forests and Arctic ecosystems.L’accroissement de la population, autant à l’échelle nationale que mondiale, aura certainement un effet sur le climat au Canada et, plus largement, sur son environnement. Selon les projections, la population canadienne devrait continuer à augmenter pendant encore plusieurs décennies. Or, ce qui se passe ailleurs en termes d’accroissement de la population sera particulièrement important pour le Canada. Bien que les émissions de gaz à effet de serre (GES) au Canada se soient nivelées au cours de la dernière décennie et demie, les émissions globales ont cependant continué à grimper. En conséquence directe de cette augmentation de GES dans l’atmosphère, le climat dans le nord du Canada a déjà subi un impact majeur par un réchauffement important, surtout dans les forêts les plus au nord et les écosystèmes arctiques.Mots-clés : population et environnement; climat; utilisation d’énergie; pointe de population

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,928

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Studies in PopulationMême sujetAtmospheric and Environmental Gas DynamicsTravaux en français237 207