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Enregistrement W2911614208 · doi:10.2172/1435018

Adaptation Actions for a Changing Arctic: Perspectives from the Bering-Chukchi-Beaufort Region

2017· report· en· W2911614208 sur OpenAlexaff
L. D. Hinzman, P.M. Outridge, А. V. Klepikov, John Walsh, М. Д. Ананичева, Thomas Armstrong, John L. Bengtson, Greg Flato, S. Craig Gerlach, Henry P. Huntington, Gary P. Kofinas, Philip A. Loring, Amy Lauren Lovecraft, Laura Eerkes- Medrano, Elena Nikitina, Benjamin L. Preston, Sarah F. Trainor, Jim Gamble, Lyman Thorsteinson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of CalgaryUniversity of VictoriaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticAdaptation (eye)Beaufort seaClimate changeBeaufort scaleEnvironmental resource managementThe arcticEnvironmental planningGeographyWildlifeEnvironmental scienceEcologyOceanographyPsychologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In May 2013, the Arctic Council requested the Arctic Monitoring and Assessment Programme (AMAP) to “produce information to assist local decision-makers and stakeholders in three pilot regions in developing adaptation tools and strategies to better deal with climate change and other pertinent environmental stressors” (AMAP, 2017). Adaptation Actions for a Changing Arctic (AACA) is the response to that request: an assessment of climate and integrated social and environmental frameworks or models that can inform adaptation actions in the face of Arctic change. Three Arctic regions were chosen by AMAP for pilot assessments to be conducted simultaneously. This report is an assessment for the Bering-Chukchi-Beaufort (BCB) region. It focuses on the challenges that residents have experienced and the adaptations they have implemented in response to the rapid changes of recent decades – in climate, landscape, wildlife, and social, economic, and health systems. It also looks to the future and analyzes the strengths and deficiencies in societies’ and individuals’ abilities to adapt, so that decision-makers may better understand where assistance is needed or where alternatives must be developed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0110,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,213
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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