MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2897510004 · doi:10.1088/1748-9326/aae7ef

Demographic variation and change in the Inuit Arctic

2018· article· en· W2897510004 sur OpenAlexaboutno aff
Lawrence C. Hamilton, Jochen Wirsing, Kei Saito

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Polar Programs
Mots-clésArcticGeographyPopulation growthClimate changePopulationNet migration ratePhysical geographyEnvironmental changeDemographyOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic societies, like Arctic environments, exhibit variability and rapid change. Social and environmental changes are sometimes interconnected, but Arctic societies also are buffeted by socioeconomic forces which can create problems or drive changes that eclipse those with environmental roots. Social indicators research offers a general approach for describing change and understanding causality through the use of numerical indices of population, health, education, and other key dimensions that can be compared across places and times. Here we illustrate such work with new analyses of demographic indicators, particularly involving migration, for contemporary communities of three predominantly Inuit Arctic regions: northern Alaska, Greenland, and Nunavut. Many places exhibit persistent outmigration, affecting population growth. Net migration and growth rates are not significantly different, however, comparing northern Alaska communities that are or are not threatened by climate-linked erosion. Stepping back to compare the three regions highlights their contrasting birth rates (high in northern Alaska and Nunavut) and outmigration (high in Alaska and Greenland)—yielding divergent population trajectories of gradual decline in Greenland, erratic but slow growth in Alaska, and rapid growth in Nunavut. Evidence for one consequential pattern observed in northern Alaska and Greenland, disproportionate outmigration by locally-born women, appears weak or absent in Nunavut.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,319 · 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.

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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Research LettersMême sujetIndigenous Studies and EcologyTravaux en français237 207