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Enregistrement W2891359422 · doi:10.14430/arctic4732

Arctic Sea Routes: Potential New Pathways for Nonindigenous Species Spread + Supplementary Appendix 1 (See Article Tools)

2018· article· en· W2891359422 sur OpenAlexvenueno aff
Duy Nong, Amanda M. Countryman, Travis Warziniack, Erin K. Grey

Notice bibliographique

RevueARCTIC · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésGeographyChinaClimate changeArcticThe arcticOceanographyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper evaluates the potential effects of future commercial shipping through the Northern Sea Route and Northwest Passage on the spread of nonindigenous species (NIS) between Europe, the United States, and the Asia-Pacific region. We modeled NIS spread risk as a function of two factors: NIS introduction and NIS establishment. The change in risk of NIS introduction from one region to another is based on the expected commodity trade flow between the two regions given Arctic shipping routes. The risk of NIS establishment is based on current marine climate similarities between regions and projected 2030 terrestrial climate similarities. Results indicate that the United States, China, and Japan are at greatest risk for increased terrestrial and marine NIS spread to and from one another given their relatively high levels of trading activity and terrestrial and marine climate similarities. While increased trade between European and Asia-Pacific countries is expected in the future, only Japan has terrestrial climate similar enough to that of European countries to be considered a substantial terrestrial NIS spread risk, while China has the potential to increase the risk of marine NIS species spread in Europe.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4010,031

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,256 · 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.

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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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