MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2968325874 · doi:10.31471/2415-3184-2019-1(19)-7-18

FROM ENVIROMATICS TO SUSTAINABLE INFORMATICS:BEYOND THE DEFINITION AND CONCEPTUAL DELIMITATIONS

2019· article· en· W2968325874 sur OpenAlexfundno aff
Bogdan-Vasile Cioruța, M. Coman

Notice bibliographique

RevueEcological Safety and Balanced Use of Resources · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueHistory and advancements in chemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilBrandenburgische Technische Universität Cottbus-SenftenbergUniversität ZürichDalhousie UniversityGriffith UniversityCollege of Pharmacy, University of MichiganNorthern Arizona UniversityUniversity of MichiganVirginia Polytechnic Institute and State University
Mots-clésInformaticsSustainabilityEnvironmental studiesSustainable developmentField (mathematics)Environmental management systemThe InternetEnvironmental resource managementKnowledge managementEnvironmental planningComputer scienceManagement scienceEngineeringPolitical scienceGeographyEnvironmental scienceWorld Wide WebEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental Information Systems and Environmental Informatics play an important role in decision-making in the field, being closely linked with environmental requirements in decades and with environmental research methodologies, as part of the sustainable development management. The discussion on sustainability, as particular environmental research methodologies, aims to identify characteristic attributes that allowed passage of environmental data to environmental information and environmental knowledge; from Environmental Information System and Environmental Informatics to Sustainable Informatics, starts to interest more and more actors and activists focused on environmental protection - according to the definition spectrum found on internet exhaustive search.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0030,037
Communication savante0,0150,023
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,197 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcological Safety and Balanced Use of ResourcesMême sujetHistory and advancements in chemistryTravaux en français237 207