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Enregistrement W2909414142 · doi:10.1029/2018ef000990

Proactive, Reactive, and Inactive Pathways for Scientists in a Changing World

2019· article· en· W2909414142 sur OpenAlexaff
Karlie S. McDonald, Alistair J. Hobday, Peter A. Thompson, Andrew Lenton, Robert L. Stephenson, Bruce D. Mapstone, Leo X.C. Dutra, Cindy Bessey, Fabio Boschetti, Christopher Cvitanovic, Cathy Bulman, Elizabeth A. Fulton, Chris Moeseneder, Heidi Pethybridge, Éva E. Plagányi, Ingrid van Putten, Peter C. Rothlisberg

Notice bibliographique

RevueEarth s Future · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeFutures contractAction (physics)Political scienceEnvironmental resource managementEnvironmental planningEngineering ethicsBusinessEnvironmental scienceEcologyEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As atmospheric CO2levels continue to rise so too does the risk of severe impacts. Scientists clearly have an important role to play in preparing for and responding to climate change impacts; however, calls by scientists for global action have not led to the required changes. It is timely, therefore, for scientists to critically consider their own approach toward climate change research, particularly if we are to ameliorate or adapt to unwanted outcomes. Here we present three different pathways that allow scientists and scientific institutions to conceptualize the implications of their responses to climate change scenarios. These pathways are illustrated via three plausible futures for the marine environment under climate change. This approach allows future responsibilities, outcomes, and implication to be explored within and across pathways and can be applied to different scenarios for scientists and scientific institutions to anticipate and better prepare to contribute effectively to the future.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,011
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,194 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations36
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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