Digital storytelling – using multi-media tools to explore transformation processes in Arctic permafrost landscapes
Notice bibliographique
Résumé
PermaRisk is a young investigator’s research group that simulates erosion processes in permafrost landscapes under warming climate and conducts risk assessments for ecosystems and infrastructure within the Arctic. Diverse ecological, social, and financial risks are associated with potential damages to ecosystem functions and infrastructure caused by permafrost thaw. Communication with local stakeholders in the Arctic such as the Bureau of Land Management in Alaska or town communities in Canada are integral to the research of PermaRisk. Local indigenous knowledge will help researchers to better understand past and current landscape changes and their impact on local life and infrastructure. \n \nPermaRisk promotes a transparent and open communication between research and society. Here, we present the tool of digital storytelling and how it is used to portray both the stories of the research project and the scientists as well as the stories of the people affected by climate change in the Arctic. Digital storytelling allows the combination of photos, videos, sound bites, interviews, graphics, maps, and data into compelling, entertaining, and interactive stories. Research data and materials brought back from fieldwork are used to look into questions like: What drives these scientists to do what they do? How do they do it? Why does it matter? To whom does it matter? How are local communities affected by Arctic climate change? How do they perceive the change and the research? \n \nIn the final product, the project’s main research findings are translated into accessible storylines about erosion and permafrost and placed within the socio-ecological context of climate change in the Arctic and globally. Finished Stories will be used for community outreach and public relations to advocate science. Furthermore, they will be integrated into teaching at German universities and schools to invite interactive learning and situate the research in concrete, real-life situations and communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».