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Enregistrement W2932118812 · doi:10.7202/1060949ar

Climate Change and Integral Ecology

2019· article· en· W2932118812 sur OpenAlexvenueno aff
Philip J. Sakimoto

Notice bibliographique

RevueThe Trumpeter · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Ecology, and Ethics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeEnvironmental ethicsContext (archaeology)LivelihoodEcologyPolitical economy of climate changeHuman ecologyPoliticsHuman systems engineeringSociologyPolitical scienceSocial scienceGeographyAgricultureBiologyLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Writing in his encyclical Laudato Si’: Care for Our Common Home, Pope Francis asserts that there is a “solid scientific consensus” on the reality of climate change and on its origins in human activities (#23). Unfortunately, much of the detailed scientific understanding that underlies this claim has not been made readily accessible to scholars in fields outside of the sciences. This paper aims to correct that omission by examining the science of climate change in the context of integral ecology. In this light, it will be demonstrated how human activities cause climate change, climate change has devastating effects on human lives and livelihoods, and human actions are necessary in order to mitigate climate change. Mitigating climate change requires societal actions that bring together technological, cultural, sociological, economic, and political considerations. The question is, do we have the wisdom to see that we are the cause of climate change, that climate change is rapidly making our planet unlivable for large numbers of human beings, and that we have to take strong and immediate actions if we are to avoid ever worsening future disasters? Hopefully, attention to integral ecology—to the interplay of human activities with natural ecosystems—can encourage us to do so.

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)0,005
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,034
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,271 · 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
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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